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图1 文本类数据集标注示例 一条数据标注完成后，单击“提交”可继续标注剩余数据。所有数据标注完成后，页面会出现标注任务成功的提示。 在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“标注任务 > 任务管理”页签单击“生成”，生成加工数据集。
在完成数据标注审核后，需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。
在完成数据标注审核后，需在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。
数据标注 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例组合为一个加工数据集的过程。
管理加工后的数据集 完成数据加工、数据合成、数据标注或数据配比任务的数据集，在对应任务列表执行“生成”操作，将生成“加工数据集”被平台统一管理，并用于后续的发布任务。
在完成数据加工后，如果无需使用数据标注、数据合成功能，可直接在“加工任务”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 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工图片类数据集
在完成数据加工后，如果无需使用数据标注、数据合成功能，可直接在“加工任务”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 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工文本类数据集
在完成数据加工后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“加工任务”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 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工视频类数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
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 data not exist. 待评测数据不存在，请检查数据是否导入成功，OBS桶是否为空。 obs url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效，是否可正常访问。
数据标注：数据标注旨在为无标签的数据集添加准确的标签，标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度。针对不同数据集平台支持人工标注与AI预标注两种形式。 其中，图片Caption、视频Caption标注项支持AI预标注功能。
数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合的过程。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。
数据标注：平台支持对无标签的数据添加标签或对现有的标签进行重新标注，以提升数据集的标注质量。用户可以针对不同的数据集灵活地选择对应的标注项，还可以自定义选择多人标注、审核以及标注任务移交。针对文本和图片类数据集，平台还提供AI预标注功能。
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、数据发布和管理等功能。 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。
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
使用数据工程构建数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程构建数据集
数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并生成为“加工数据集”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。
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。
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