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创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
{Endpoint} / {resource-path} ? {query-string} 表1 请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果，但其效率较低且成本高昂。相对而言，机器翻译虽然在速度和成本上具备优势，但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻
Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130 - - - - √ √ Pangu-AI4S-Ocean_24h-3.1.0 - - - - √ √ Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 √ √ - - √ √ Pangu-AI4S-
在“创建标注任务”页面选择需要标注的视频类数据集与标注项，单击“下一步”。 如果选择“视频Caption”标注项，则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容，不会覆盖原始数据集，供标注人员参考，以提高标注效率。 可选择开启“多人作业”功能，开启后，可选择多人协同
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
标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项有所差异，可基于页面提示进行选择。 其中，“单轮问答”标注项支持“AI辅助标注”功能，若开启该功能，需要选择已部署的NLP服务作为AI辅助标注模型。 可选择开启“多人作业”功能，开启后，可选择多人协同完成作业，并增加审核功能可供选择。参考表2配置标注分配与审核。
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预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比
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
构建部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作，步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，参考表1、图1，完成部署参数设置。 表1 区域中期海洋智能预测模型部署参数说明
度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 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预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例
基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。 开发盘古大模型Agent应用 管理盘古大模型空间资产 管理盘古数据资产 管理从AI Gallery订阅或已发布的数据集。 管理盘古数据资产
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
评估视频类数据集 发布视频类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布视频类数据集。 创建视频类数据集评估标准 ModelArts Stu
评估文本类数据集 发布文本类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集评估标准 ModelArts Stu
评估图片类数据集 发布图片类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Stu
应用介绍 在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。
高频常见问题 大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 大模型微调训练类问题 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
数据标注：数据标注旨在为无标签的数据集添加准确的标签，标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度。针对不同数据集平台支持人工标注与AI预标注两种形式。 其中，图片Caption、视频Caption标注项支持AI预标注功能。 数据配比：将多个数据集按照特定比例关系组合并为一个“加工数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。
查看NLP大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 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 > 模型评测 > 任务管理”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报告
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