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盘古格式:使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。 如果使用该数据集训练盘古大模型,请将发布格式配置为盘古格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时,说明数据流通任务执行成功,生成的“发布数据集”可在“数据工程 >
盘古格式:使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。 如果使用该数据集训练盘古大模型,请将选择格式配置为盘古格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时,说明数据流通任务执行成功,生成的“发布数据集”可在“数据工程 >
为输入进行训练。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面
、冗余信息等,提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预
需要中控逻辑能够取得接近100%准确率的效果,则可以按照需求可以准备对应的中控分类数据。以简单的二分类场景为例,但中控逻辑可以非常复杂,可扩展到多场景分类。二分类的数据示例如下: {"context ": ["用微波炉热汤要盖盖子吗? 判断以上问题是否需要调用检索,请回答“是”或”否“"]
I算子,多种标注工具,满足用户多任务多场景需求,提高开发/标注效率>10X。 0代码,模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型,支持快速开发,全程0代码开发,极大降低大模型开发门槛。 功能强,Agent开发“好” Agent开发提供便
量。 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。
选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取 > 原始数据集”,单击需要查看的数据集名称。 查看数据集基本信息。在“基本信息”页签,可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签,可以查看数据内容,单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”页签,可
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型:文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式:用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据,提升数据获取的灵活性和可扩展性。 通过这些功能,用户可以轻松将大量数据导入平台,为后续的数据加工和模型训练等操作做好准备。 数据加工:平台提供了数据清洗、数据合成、数
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展,短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 在数据导入过程中,平台仅支持通过OBS服务导入文件夹类型的数据,而不支持直接导入单个文件。 您需要将文件整理到文件夹中,并选择该文件夹进行上传。 父主题: 大模型使用类问题
1687933826, "choices": [{"message": {"content": "。"}}]} data:[DONE] 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题: NLP大模型
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
"true" } } 响应示例 状态码: 200 创建作业成功 { "tasks" : [ { "id" : "baabcb56-5bb6-11eb-8a0d-fa163e3ddba1" } ] } 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题: 气象/降水模型
"true" } } 响应示例 状态码: 200 创建作业成功 { "tasks" : [ { "id" : "baabcb56-5bb6-11eb-8a0d-fa163e3ddba1" } ] } 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题: 海洋模型