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本、图片、视频等，可以针对不同的数据和业务场景提供定制化的标注方案，满足多样化的需求。 增强模型的准确性与鲁棒性：准确的标注数据能够帮助模型更好地学习数据的潜在模式和规律，进而提高模型的性能、准确性和鲁棒性。 节省时间与成本：AI预标注可以显著减少人工干预，提高标注的效率和一致性
示例如下： 去除“参考文献”以及之后的内容：\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容，去除“0 引言”之前的内容，引言之前的内容与知识无关：[\s\S]{0，10000}0 引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000}
据类型和业务需求创建自定义的评估标准，使评估过程更加灵活和精准。 节省时间和成本：通过自动化的数据评估功能，用户能够迅速了解数据的质量问题，减少手动检查的工作量和时间成本，为后续的数据优化和模型训练节省资源。 总的来说，数据评估为用户提供了一种高效、可靠的数据质量检测机制，使得在
标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题： 加工数据集
评估数据集 数据集评估场景介绍 评估文本类数据集 评估视频类数据集 评估图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工视频类数据集 加工图片类数据集 加工气象类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布视频类数据集 发布图片类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
操作，提高数据处理的效率。 满足业务需求：不同类型的数据需要不同的处理方式，平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供专门的加工工具，满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能：通过合适的数据加工，可以提高数据的可用性，进而提升模型的训练效果，使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而言
单击左侧导航栏“工作台”，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 您也可以鼠标单击已有应用右上角的，进行应用的复制、删除、复制ID操作。 在“创建应用”窗口中，填写应用名称与应用描述，单击左下角的图片可更换应用图标，单击“确定”，进入应用详情页面。 图1 填写应用名称与应用描述 图2 创建应用
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
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
5个。 配置“高级配置”中的相关信息。 高级配置项供进阶开发者修改模型和提示词，如果不配置将会使用系统默认值。模型的选择和提示词的撰写可能影响到意图分类组件的准确性。 模型选择：选择要使用的LLM，不同的模型效果存在差异。 Prompt提示词：用户对模型的指令，提示词可能影响模型效果。
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 在ModelArts
bject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input 是 TaskInputDto
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息，配置请求参数和响应参数信息。 请求参数 单击“添加参数”，可以添加多个请求参数。 表3 请求参数信息
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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