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练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 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
各节点的功能和设计思路: 开始节点:作为工作流的入口,开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本,还是包含翻译请求的文本,都将从此节点开始。 意图识别节点:该节点对用户输入的文本进行分类和分析,识别出用户的意图。主要包括以下两种意图: 文本翻译意图:系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。
数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工气象类数据集 清洗气象类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。
理资源的扩缩容,即在当前资源的基础上扩充或缩小对应的资源。 资源扩缩容的步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签,在资源列表单击操作列“扩缩容”。 在“扩缩容”页面完成当前资源的扩缩容操
着深远的影响。它是重要的水资源,提供了大量的饮用水和灌溉水。同时,长江也是中国重要的内河航道,对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多,是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古
6、24小时的天气情况,降水模型可预测未来6小时的降水情况。高时间精度对于农业、交通、能源等领域的决策和规划非常重要。 全球覆盖:全球中期天气要素预测模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里*25公里的空间。 数据驱动
模型选择 选择已部署的模型。 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的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度,会使得模型的输出更具多样性和创
POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候,PATCH可能会去创建一个新的资源。 在接口的URI部分,请求方法为“POST”,例如: POST https:
用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
检查数据集文件是否还存在于原先的OBS桶中。 download obs file failed. 请检查网络是否正常,是否可以访问OBS桶中的数据。 数据评估 annotate type is invalid. 请检查上传的数据中,使用的数据标注类型、数据标注要求与平台要求的是否一致。 annotate
同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型:文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式:用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据,提升数据获取的灵活性和可扩展性。 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。