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如果在创建视频类数据集标注任务时启用了标注审核功能，则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核视频类数据集标注结果的步骤如下：
缩。 模型部署：平台提供了一键式模型部署功能，用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的
如果在创建图片类数据集标注任务时启用了标注审核功能，则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核视频类数据集标注结果的步骤如下：
示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。 例如，文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”，邮件写作类可以使用“根据以下信息，写一封商务电子邮件。{邮件内容描述}”，摘要任务可以使用“请根据以下内容生成摘要。\n{文本内容}”。\n为换行符。 补说明
生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样； 输出格式：口播如下： xxx 方法二：产品介绍可以来源于真实的产品信息，也可以通过in-context-learning方式生成。示例如下： 大模型输入： 你是一个广告策划，你的工作是为不同的产品写宣传文案。
在基于事实的问答场景，可以使用较低的回复随机性数值，以获得更真实和简洁的答案；在创造性的任务例如小说创作，可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率
将“核采样”参数调小至0.1，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后，可以通过“文本对话”API调用NLP大模型，调用步骤如下： 登录ModelArts
因此，一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下： 在“Prompt builder”模块，可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 示例如图2，您可以依据模板进行填写。 图2
平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置，用户可以轻松创建Agent应用，快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能，支持用户存储和管理数据，并与AI应用进行互动。支持多种格式的本
与大模型节点相连的后序节点可以直接引用该输出。 参数类型：输出参数的类型，可选String、Integer、Number、Boolean。 描述：对于该输出参数的描述。 输出格式：支持输出的格式包括文本、Markdown、JSON。 添加分支 可以添加新的分支ELSE IF，新分支的配置方式与IF分支相同。
原始数据往往包含噪声、缺失值或不一致性，这会直接影响模型训练效果。通过数据清洗操作，可以有效去除无效信息、填补缺失数据，确保数据的准确性与一致性，从而提高数据质量，为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下，数据合成可以生成新数据，扩展数据集的规模和多样性。通过增加数
本生成问答对。 图1 预训练文本类数据集合成指令参数配置示例 其中，各参数介绍如下： 变量取值：输入参数的各个变量取值。取值可以是数据集中的字段变量，也可以自定义变量值。 保存至任务输出参数（可选）：该参数为输出的结果。由于输出结果为问答对形式，因此生成的问题必须选择context参数，回答必须选择target参数。
NLP预置模型使用流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，用户可根据所需提交试用申请，申请通过后才可以试用盘古大模型功能。 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 正式使用盘古大模型服务前，需要完成服务的订购操作。 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权
的多样性和代表性。这样可以避免过度偏向某一类数据，保证模型能够学习到多种特征，提升对各种情况的适应能力。 多格式支持 对于文本类、图片类数据集，平台支持多种数据发布格式，包括“默认格式”、“盘古格式”，以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换，用户可以确保数据与特定模型（如盘古大模型）兼容，并优化训练效果。
如果用户具备多个空间的访问权限，可在页面左上角单击切换空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情，修改空间名称与描述，还可以对不需要的空间实现删除操作。 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。 单击左侧导航栏的
102053 提示词模板有误时触发该错误码。 检查提示词模板是否格式有误。 103004 大模型推理失败时触发该错误码。 请检查模型服务是否可以正常运行。 插件节点 101741 插件组件初始化失败。 检查插件组件配置，可能为校验报错。 101742 工作流插件节点参数类型转换时出错。
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。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double 集合预报
锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例，模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念，通过合理设置，可以帮助模型检测出多种尺寸的目标。 框重叠比例阈值 用于判定模型预测的边界框与真实边界
数据配比”，单击界面右上角“创建配比任务”。 在“数据集选择”页签选择需要配比的文本类数据集（至少选择两个），单击“下一步”。 在“数据配比”页面，可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 页面将返回至“数据配比”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。
优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 表1 CV大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2
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