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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意
发布文本类数据集 评估文本类数据集 配比文本类数据集 流通文本类数据集 父主题： 发布数据集
加工文本类数据集 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 标注文本类数据集 父主题： 加工数据集
发布视频类数据集 评估视频类数据集 流通视频类数据集 父主题： 发布数据集
数据集清洗算子介绍 文本类清洗算子能力清单 视频类清洗算子能力清单 图片类清洗算子能力清单 气象类清洗算子能力清单 父主题： 加工数据集
模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古CV大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格 盘古预测大模型能力与规格 盘古专业大模型能力与规格
预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。 数据资源：数据通算单元适用于数据加工，用于正则类算子加工、数据智算单元适用于数据加工，用于AI类算子加工，数据托管单元适用于数据工程，用于存储数据集。 训练资源：训练单元可用于所有大模型的模型训练、模型压缩功能。 推理资源：推理
针对Token转换比，平台提供了Token计算器功能，可以根据您输入的文本计算Token数量，您可以通过以下方式使用该功能： 在左侧导航栏选择“能力调测”，单击右下角“Token计算器”使用该功能。 使用API调用Token计算器，详见《API参考》“API > Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议
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
管理盘古数据资产 数据资产介绍 数据资产是指在平台中被纳入管理、存储并可供使用的数据集。 数据资产包含以下两种形式： 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。
发布图片类数据集 评估图片类数据集 配比图片类数据集 流通图片类数据集 父主题： 发布数据集
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题： 加工数据集
盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
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。
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”
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。
训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测大模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1，数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差，数值越小，表明模型预测的精度越高。
平台提供的数据发布功能，用户能够根据具体任务需求，灵活选择数据发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型 数据类型 数据评估 数据配比 数据流通 文本类
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前，CV大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
在完成数据清洗后，如果无需使用数据合成与数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工文本类数据集
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