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功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能
创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务
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，用户只需提供一些基本信息
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
使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景
数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能，涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作，旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准，是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求
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入抽取关键信息并转换为
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等，不同训练方式所需要使用的数据见表1，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1
产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI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
文本类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表
ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台，专为开发和应用大模型而设计，
文本对话 功能介绍 基于文本对话功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
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