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加工视频类数据集 清洗视频类数据集 标注视频类数据集 父主题: 加工数据集
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数据集清洗算子介绍 文本类清洗算子能力清单 视频类清洗算子能力清单 图片类清洗算子能力清单 气象类清洗算子能力清单 父主题: 加工数据集
发布文本类数据集 评估文本类数据集 配比文本类数据集 流通文本类数据集 父主题: 发布数据集
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应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。
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数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台(下文简称“平台”)为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。
步骤6:配置对话体验 应用支持配置对话体验功能,该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验,包括开场白、推荐问题与追问。 开场白:开场白是用户与应用进行首次交互时,应用主动向用户展示的一段内容。 推荐问题:推荐问题是用户首次与应用互动时,应用主动展示的一些问题或话题建议。 追问
指定从推荐模型中选择的模型个数,以提高模型的多样性并提升最终性能。 推荐模型的数量范围为0到20,设置为0表示不使用推荐模型。 例如,基模型算法池中有5个LightGBM(LGB)模型,且推荐模型数量设置为5,这意味着系统将在基模型池中的5个LightGBM模型之外,推荐5个不同的模型。最终,系统将使用10个模型
的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数
按需计费是一种后付费模式,即先使用再付费,按照实际使用时长计费。 在购买后,如果发现当前计费模式无法满足业务需求,您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。 计费项 盘古大模型的计费项由模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源费用组成。了解每种计费项的详细信息,请参考计费项。
表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练,模型为用户与服务共建,详情请联系客服。 热身轮次 表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。
请求方法 插件服务的请求方式,POST或GET。 鉴权校验 插件服务的鉴权方式,支持以下三种: 无需鉴权:不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权:通过验证用户身份来控制对个人数据的访问,通常使用Header或Query中的密钥参数(如Token)进行鉴权,适用于需要权限控制的场景,安全性较高。
数据资产包含以下两种形式: 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。 从AI Gallery订阅的数据资产。 除了用户自行发布的数据集,平台还提供了从AI
大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个to
这些功能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式: 预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。 用户自行发布的模型。 用户可以将训练完成的模型发布为模型资产。发布的模型支持查看详细信息、编辑属性、删除、导出、导入等操作。 管理模型资产 登录ModelArts
型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源