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组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高,缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时,请尽可能保证数据的多样性。建议将不同文本构建为不同的场景,甚至将同一段文本构建为多个不同的场景。 不同规格的模型支持的长度不同,当您将无监督数据构建为有监督数据时,请确保数据长度符合模型长度限制。
csv 数据为结构化数据,包含列和行,每一行表示一条数据,每一列表示一个特征,并且必须包含预测目标列,预测目标列要求为连续型数据。 目录下只有1个数据文件时,文件无命名要求。 目录下有多个数据文件时,需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字样,如train01
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
使用数据工程构建数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
Studio大模型开发平台,支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式以及支持多种文件格式导入,确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据清洗:平台提供强大的数据清洗功能,可以对文本、视频、图片、气象类型的数据进行数据提取、过滤、转
jsonl 训练NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表2。 表2 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量(数据条数) 单场景推荐训练数据量 单条数据Token长度限制 N1 微调 - 1000条/每场景
气象类清洗算子能力清单 数据加工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。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单
使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集,不同模型所需数据见表1,该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据
通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。 图片去重 通过把图片结构化处理后,过滤重复的图片/图文对数据。 数据打标 图片鉴黄评分 对图片的涉黄程度进行评分,分数越
通过这些功能,用户可以轻松将大量数据导入平台,为后续的数据加工和模型训练等操作做好准备。 数据加工:平台提供了数据清洗、数据合成、数据标注的加工操作,旨在确保原始数据能够满足各种业务需求和模型训练的标准。 数据清洗:数据清洗旨在通过使用数据集清洗算子对数据进行预处理操作,针对不同类型的数据集,平台设计
数据保护技术 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
配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为应用提供自定义数据,并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档: 文本文档数据。支持上传常见文本格式,包括:txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
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1。
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取 > 原始数据集”,单击需要查看的数据集名称。 查看数据集基本信息。在“基本信息”页签,可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签,可以查看数据内容,单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”
从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。
Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。 Pangu-Predict-Table-TimSeries-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持根据历史时间序列数据来预测未来的值,广泛应用于金融、销售预测、天气预报、能源消耗预测等领域。
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集