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创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片类数据集预设了一套基础评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。
license 否 图像的许可证标识符。 file_name 是 图像的文件名。 coco_url 否 图像在COCO官方数据集中的URL。 height 是 图像的高度，以像素为单位。 width 是 图像的宽度，以像素为单位。 date_captured 否 图像捕获的日期和时间。
次都会遍历整个数据集一次。取值范围：[1-1000]。 损失类型 用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的函数，提供MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）两种损失函数。 MSE对于异常值非常敏感，因为它会放大较大的误差。因此，如果您数据中没有异常值，或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚，可选择MSE。
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化
学习率衰减比率 用于控制训练过程中学习率下降的幅度。 计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 × 学习率衰减比率。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相关的惩罚项，鼓励模型保持较小的权重，防止过拟合或模型过于复杂。 优化器 优化器参数用于更新模型的权重，常见包括adamw。
图片类加工算子介绍 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。 平台提供了图文类、图片类加工算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类
根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若是自然语言处理任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。
没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明
所有图片需保存为tar包。 QA对格式支持：jsonl 物体检测 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持：xml 图像分类 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持：txt 异常检测 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持：txt
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explor
描述 填写评测任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”，回退至“模型评测 > 人工评测”页面。 当状态为“待评测”时，可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分，全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面，评
在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
ts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地
重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130
个性化的服务不仅提升了居住舒适度，也大大提高了能源利用效率。 智能安防的应用与优势 在智能安防方面，AI助手同样发挥着重要作用。借助先进的图像识别技术，AI助手可以实时监控家中情况，识别异常行为并及时通知用户。例如，当检测到有人闯入时，系统会立即发送警报信息给用户手机，并记录下入
都会遍历整个数据集一次。 取值范围：[1-1000]。 损失类型 用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的函数，提供MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）两种损失函数。 MSE对于异常值非常敏感，因为它会放大较大的误差。因此，如果你数据中没有异常值，或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚，可选择MSE。
包年/包月（1~9个月，包年为1年） CV大模型 盘古-CV-基础模型 Pangu-CV-物体检测-N Pangu-CV-物体检测-S Pangu-CV-图像分类 Pangu-CV-语义分割 包年/包月（1~9个月，包年为1年） 预测大模型 盘古-预测-模型 Pangu-Predict-Table-Cla
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。
来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件
配置NFS网盘服务。 安装NFS服务 该步骤需要设备联网下载软件依赖包。 Ubuntu系统 在线安装： sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装： sudo yum install nfs-utils 若需离线安装，请联系盘古客服。
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