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根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若是自然语言处理任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。
0)</version> </dependency> jackson版本要求请见pom.xml。 使用java sdk出现json解析报错 图1 json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序
在“创建导入任务”页面，选择“数据集类型”、“文件格式”和“导入来源”。 单击“”，在“存储位置”弹窗中选择需导入的数据，单击“确定”。 图1 选择导入的数据 填写“数据集名称”和“描述”，可选择填写“扩展信息”。 扩展信息包括“数据集属性”与“数据集版权”： 数据集属性。可以给数据集添加行业、语言和自定义信息。
Studio大模型开发平台，单击“立即订购”进入“订购”页面。 在“开发场景”中勾选需要订购的大模型（可多选），页面将根据勾选情况适配具体的订购项。 图1 选择开发场景 在“模型资产”页面，参考表1完成模型资产的订购。 表1 模型资产订购说明 模型分类 模型订阅 模型资产 计费方式 NLP大模型
行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理，同时支持提示词的查询、删除。 图1 提示词工程使用流程 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
单击“下一步”，进入“指令编排”页面。 在左侧“添加指令”中添加预置指令。 指令选择完成后，配置指令参数。 下图展示了预训练文本类数据集的合成指令参数配置示例，该合成任务实现利用预训练文本生成问答对。 图1 预训练文本类数据集合成指令参数配置示例 8. 指令编排完成后，单击右上角“启用调测”，可以对当前编排的指令效果进行预览。
当状态为“待评测”时，可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分，全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面，评测任务的状态将显示为“已完成”，单击操作列“评测报告”查看模型评测结果。 父主题： 评测NLP大模型
当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据加工 数据合成 数据标注 数据配比 文本类 √ √ √ √ 图片类 √ - √ √ 视频类 √ - √ - 气象类 √ - - - 预测类 - - - - 其他类 √（仅可使用自定义算子） - - - 父主题：
Long 预报未来小时数，默认168。如需预报未来30天，可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
个性化的服务不仅提升了居住舒适度，也大大提高了能源利用效率。 智能安防的应用与优势 在智能安防方面，AI助手同样发挥着重要作用。借助先进的图像识别技术，AI助手可以实时监控家中情况，识别异常行为并及时通知用户。例如，当检测到有人闯入时，系统会立即发送警报信息给用户手机，并记录下入
应用”页面，单击所需应用的“ > 调用路径”。 图1 获取应用调用路径-1 在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API
01 评估和优化模型 模型评估： 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。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降，为正常现象。
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