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与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化
没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明
型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景
提示词工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 创建图片类数据集评估任务 获取图片类数据集评估报告 父主题： 评估数据集
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题： 加工数据集
乱码和无意义的字符����� 图片类加工算子能力清单 表2 图片类加工算子功能表 算子分类 算子名称 算子描述 数据过滤 图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。 图片去重 通过把图片结构化处理后，过滤重复的图片/图文对数据。 数据打标 图片鉴黄评分 对图片的涉黄程度进
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题： 标注数据集
务场景选择“图片+Caption”、“图片+QA对”类型的数据。 图2 创建图片类数据集发布任务 设置发布方式。图片类数据集可选两种发布方式：“单个数据集”、“混合数据集”。选择数据集时，默认选择当前空间数据集，如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 若选
次都会遍历整个数据集一次。取值范围：[1-1000]。 损失类型 用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的函数，提供MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）两种损失函数。 MSE对于异常值非常敏感，因为它会放大较大的误差。因此，如果您数据中没有异常值，或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚，可选择MSE。
格式示例如下： 图片+QA对 图片支持tar，QA对支持jsonl 图片+QA对是指将一张图片和与之相关的问题及答案配对在一起，用于训练模型让其能够理解图片内容并回答与图片相关的问题。 图片：图片以tar包格式存储，可以多个tar包。tar包存储原始的图片，每张图片命名要求唯一（如abc
列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图5 标注作业 图6 移交标注任务 进入标注页面后，逐一对数据进行标注。 以标注图片Caption数据为例，逐一标注图片的Caption描述，如图7，右下角展示了AI预标注的Caption。 图7 图片类数据集标注示例 一条数据标注完成后，
创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。
创建图片类数据集加工任务 创建图片类数据集加工任务前，请先完成“原始数据集”的创建与上线，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集加工任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注审核” 在“标注审核”页面，单击操作列“审核”可进入审核页面审核数据。 图2 标注审核 如果需要将该审核任务移交给其他人员，可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图3 移交审核任务
创建图片类数据集评估任务 创建图片类数据集评估任务前，请先完成创建图片类数据集评估标准。 创建图片类数据集评估任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估图片类数据集
上线加工后的图片类数据集 加工后的图片类数据集需要执行上线操作，用于后续的数据标注、评估、发布任务，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”，在数据集操作列单击“上线”，执行上线操作。
在“标注管理”页面，单击操作列的“上线”对数据集进行上线。 图2 上线标注后的数据集 对不再使用的数据集可在操作列执行下线操作。若对当前标注数据集已执行发布操作发布图片类数据集，则不可将该标注数据集下线。 父主题： 标注图片类数据集
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