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数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。文件总大小不超过100GB。 支持视频的格式包括常见的mp4/avi格式文件，每个视频时长要大于128s，FPS>=10，用annotation
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“数据工程 > 数据加工 > 数据清洗”，单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面，选择需要清洗的气象类数据集，单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。
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“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面，选择数据集模态，如“气象 > 气象数据”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。
强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度，定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定
Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
> 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域，单击“设为候选”，将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 候选状态的提示词将保存至左侧导航栏的“候选”中。 图2 设为候选 父主题： 横向比较提示词效果
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 > 模型部署”，完成创建NLP大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。
直到达到所需的标注粒度。如图2，首先标注视频中的“大类别”（如“动物”），然后根据该大类别进一步细分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述：如图3，文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。
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、模型评测、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。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测
高。 API Key鉴权：通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限，可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP
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“数据工程 > 数据加工 > 数据清洗”，单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面，选择需要清洗的文本类数据集，单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于文本类数据集，可选择的清洗算子请参见文本类清洗算子能力清单。
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“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面，选择数据集模态，如“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。
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。 模型选择：选择平台预置的大模型，用于指令合成。
录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息，可以追溯数据的来源，明确数据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。 单击页面右下角“立即创建”，回退至“数据导入”页面，在该页面可以查看数据集的任务状态，若状态为“运行成功”，则数据导入成功。
选择标注项为“图片Caption”且开启AI预标注功能时，可设置以下两种方式的“标注要求”： 选择“全部标注”：要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”：允许标注人员在确认AI预标注满足要求后，直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注审核 是否审核 否，标注后不进行审核操作。
多个维度，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文本类数据集评估任务。 创建文本类数据集评估标准步骤如下： 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“数据工程
2024年11月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署。 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
应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例
可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例，核采样控制生成文本的多样性和质量： 当“核采样”参数设置为1时，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1
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“数据工程 > 数据加工 > 数据清洗”，单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面，选择需要清洗的图片类数据集，单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于图片类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。
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