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print(response.headers["X-Subject-Token"]) 获取Token步骤： 本示例中，通过使用Postman软件获取Token。 登录“我的凭证 > API凭证”页面，获取user name、domain name、project id。 由于盘古大
训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 训练数据一般可通过公开数据集获取，例如ERA5。ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence
选择。 高级设置 plog日志。plog日志是一种用来记录模型运行情况的信息。开启plog日志，能帮助开发者了解模型执行的状态、捕捉错误、分析问题。不同的日志级别表示日志的重要性和详细程度，从低到高依次是：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR。 训练参数 数据批量大小
评估在整个数据工程中占有重要地位。ModelArts Studio大模型开发平台提供了强大的数据质量评估工具，能够对处理后的数据集进行深入分析，评估其准确性、完整性和一致性。平台生成详细的数据质量评估报告，帮助用户全面了解数据的健康状况。数据评估结果能够为后续的数据优化提供明确指
预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。 微调阶段：基于预训练的成果，微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任
num_keypoints 是 标注的关键点数量。 area 是 边界框的面积，以像素平方为单位。 iscrowd 是 表示标注是否为复杂的群体场景（如拥挤的人群）。0表示不是拥挤场景，1表示是拥挤场景。 keypoints 是 标注的关键点坐标及其可见性，按顺序列出所有关键点，每个关键点用三个数值表示
准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，然后利用大模型（如盘古提供的任意规格的基础功能模型）采用self-instruct等方式，泛化出更多的业务场景数据。
科技行业公司的最小利润和市值是多少？ 科技行业公司的中位利润和市值是多少？ 科技行业公司的总利润和市值是多少？ … 来源四：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，再基于大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）采用self-instruct等方式泛化出更多的业务场景数据。示例如下：
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