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度减少人工标注的工作量和时间成本。此外，AI预标注不仅提高了标注效率，还能减少人为错误，提高标注的一致性和准确性。标注质量的提高直接增强了训练数据的有效性，确保训练模型时能获得更高质量的学习数据，从而推动模型性能的提升。 数据评估：数据的质量直接决定了大模型的表现，因此，数据质量
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图像的宽度。 height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 图像的通道数是指图像中每个像素的颜色信息的维度。常用的RGB图像默认有3个通道。3通道表
成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数，但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级配置操作。平台支持全量升级方式：新旧版本的服务同时运行，直
充分利用盘古大模型的功能。通过该平台，企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、科学计算大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能，确保数据的高质量与一致性。工具
计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段
Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中，选择所需调用的NLP大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。
息。 数据版权设置。训练模型的数据集除用户自行构建外，也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息，可以追溯数据的来源，明确数据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。
ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型，以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异，以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称 可处理最大Token长度
使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom
从控制台获取项目ID 登录管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 图1 我的凭证 在“我的凭证”页面，获取项目ID（project_id），以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时，获取的项目id需要与盘古服务部署区域一致，例如盘古
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS
时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，每个数据点都有一个时间戳，表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值。数据集中的多个特征变量帮助预测目标变量，而目标变量
素进行训练。请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据，可以使用微调来更新模型的权重，以适应新数据。 区域
经验，并更高效、准确地获取信息。 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
值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小，代表模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日
图片支持tar，Caption支持jsonl 图片+Caption指的是一张图片和与之相关的文字描述，Caption是对图片内容的简短说明或解释，帮助人们理解图片所表达的信息。 图片：图片以tar包格式存储，可以多个tar包。tar包存储原始的图片，每张图片命名要求唯一（如abc.jpg）。 Capt
即创建”。 创建成功的数据集的任务状态为“成功”，单击操作列的“上线”按钮，将该数据集上线，用于后续标注操作。 选择左侧“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击右上角“创建标注任务”。 在“来源数据集”分页，选择“文件内容”为“图片+Caption”的数据集，选择标注项，可
match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。
图1 创建原始数据集 创建成功的数据集的任务状态为“成功”，单击操作列的“上线”按钮，将该数据集上线，用于后续加工操作。 选择左侧“数据工程 > 数据加工”，单击右上角“创建加工数据集”。 在“来源数据集”分页，选择“文件内容”为“单轮问答”的数据集，填写数据集名称和描述，单击“下一步”。
Long 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
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