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训练损失值 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时，对每个类别的交并比进行加权
保数据满足高标准，提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”，用于后续模型训练等操作。
数据集版本信息。 'classes': [category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表，每个类别对应一个 label，用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{
作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例 页面将返回至“数据配比”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 通过
{"system":"你是一个机智幽默问答助手","context":"你好，请介绍自己","target":"哈哈，你好呀，我是你的聪明助手。"} csv格式：csv文件的第一列对应system，第二三列分别对应context、target。 "你是一个机智幽默问答助手","你好，请介绍自己"
Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 该模型属于分类模型，用于预测离散类别，可以应用于各种分类任务。 矿山行业：进行智能洗选，例如根据煤炭的特征，将煤炭分类，提高洗选效率，降低能耗。 油气行业：进行地质分层，例如基于地质数据，对不同地层进行分类，识别储层和非储层，提高勘探和开发效率。进行
“训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到
直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。 符号标准化 查找文本中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格：将所有Unicode空格（如U+00A0、U+200A）转换为标准空格（U+0020）。 全角转半角：将文本中的全角字符转换为半角字符。
达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。 例如，对于一般的常规问题解答等场景，可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。 如果场景涉及较为复杂、专业的业务逻辑
ent开发平台。 进入“工作台 > 应用”页面。 导出应用。 单击页面右上角“导出”。 在“导出应用”页面选择应用，单击“导出”。应用将以一个jsonl格式的文件下载至本地。 导入应用。 单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面，单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后，选择解析内容。
nt开发平台。 进入“工作台 > 插件”页面。 导出插件。 单击页面右上角“导出”。 在“导出插件”页面选择工作流，单击“导出”。插件将以一个jsonl格式的文件下载至本地。 导入插件。 单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面，单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后，选择解析内容。
平台。 进入“工作台 > 工作流”页面。 导出工作流。 单击页面右上角“导出”。 在“导出工作流”页面选择工作流，单击“导出”。工作流将以一个jsonl格式的文件下载至本地。 导入工作流。 单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面，单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后，选择解析内容。
点进行分类。 Pangu-Predict-Table-Reg-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持根据已知的输入变量（特征）来预测一个连续型输出变量（目标变量）。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。
到最终答案，减少了过度简化或跳跃推理的可能性。 分步推理与反馈：通过分步推理，模型能够在每个步骤后检查和修正自己的思考过程。 例如，在给定一个复杂的逻辑推理问题时，可以要求模型每完成一小步推理，就提供中间结论和推理过程。这样，模型不仅能增加解题的准确性，还能增强理解和自我校正的能力。
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 ensemble_noise_perlin_y
在视频中标注场景主题类别。每个视频片段只对应一个分类标签，分类项不再进一步细分或包含更多的层次结构。 图1 单层级分类示例-视频主题分类 多层级分类：多层级分类允许对同一视频内容进行更复杂的分类，并通过层次结构展现。通常会先从一个大类别开始，然后逐渐向下细分，直到达到所需的标注
json格式数据是否支持前导小数点的字段，这个报错的意思是找不到这个字段，很可能是因为用户使用的jackson版本太老导致。 建议客户本地将jackson版本升级到和华为云java sdk一致，jackson版本要求请见pom.xml。 引用华为云java sdk的bundle包来解决jackson版本冲突的问题。
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1, 10)。 ens
配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。 图1 获取训练日志 父主题： 训练预测大模型
在特定任务上具有更高的准确性：微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力，微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 在一个客户服务问答系统中，可以用特定领域（如电商、保险）的对话数据对预训练模型进行微调，使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外，针对微调训练任务，平台提供了两种微调方式：
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