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数据工程操作流程见图1、表1。 图1 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 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。 加工数据集 清洗数据集 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
Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古CV大模型数据集流程见表2。 表2 盘古CV大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 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 加工图片、视频类数据集
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
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Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 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 加工文本类数据集
传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费