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请确认是否已开通该API服务。 PANGU.3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU.3315 The accessed API's model instance
数据标注意义 数据标注在数据工程中的作用是不可忽视的。它不仅是模型训练的基础，还直接影响到训练结果的准确性与有效性。通过标注，平台帮助用户提高数据的可用性，确保数据集与业务需求高度契合。数据标注的意义主要体现在以下几个方面： 提升训练数据的质量：通过高质量的标注，用户能够获得准
”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id
行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。
平台支持多种数据发布格式，包括“默认格式”、“盘古格式”和“自定义格式”，以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换，用户可以确保数据与特定模型（如盘古大模型）兼容，并优化训练效果。 灵活的定制化服务：对于文本类、图片类数据集，用户自定义数据格式，用户可以使用脚本灵活调整数据格式，以满足特定业务场景的需求。
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发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、标注、评估和发布等过程，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。
\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}],\"having_filters\":[{\"value\":[\"值内容\"],\"caption\":\"度量名称\",\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}]},\"orde
观众购买。 微调数据清洗： 下表中列举了本场景常见的数据质量问题以及相应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外椅，舒适随行\n请
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