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数据类型 数据评估 数据配比 数据流通 文本类 √ √ √ 图片类 √ √ √ 视频类 √ - √ 气象类 - - √ 预测类 - - √ 其他类 - - √ ModelArts Studio大模型开发平台支持将文本类、图片类数据集发布为两种格式: 默认格式:适用于广泛的数据使用场景,满足大多数模型训练的标准需求。
情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的知识就越多,能学会的知识就更难,若目标任务本身
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
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
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 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
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
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。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,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
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 对图片、视频类数据集进行加工,包括清洗、标注操作。 加工图片类数据集、加工视频类数据集 发布图片、视频类数据集 对图片、视频类数据集进行发布,包括评估、配比、流通操作。 发布图片类数据集、发布视频类数据集 开发盘古CV大模型
影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 发布文本类数据集 评估文本类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,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。 评估文本类数据集 配比文本类数据集
在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 ensemble_noise_perlin_y 用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 天气/降水预测场景的参数配置示例如下:
起报时间间隔小时数,默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
不同业务场景和模型应用对数据有不同的要求。数据加工能够根据特定业务需求进行定制化处理,确保数据满足应用场景的需求,从而提高数据和模型的匹配度,提升业务决策和模型预测的准确性。 提升数据处理效率 通过平台提供的自动化加工功能,用户可以高效完成大规模数据的预处理工作,减少人工干预,提
起报时间间隔小时数,默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 盘古大模型服务(PanguLargeModels)致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
业务高效完成任务和达成任务目标。 接下来介绍几种常用的提示词写作常用方法论。 打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词(若模型训练时包含相似任务,可参考模型训练使用的提示词),再由简至繁,逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。
指的是噪音的频率,在生成Perlin噪音时,可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 取值范围:[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x 否 Double
Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
-N-2.1.0 该模型属于物体检测模型,旨在识别图像中的所有感兴趣目标,定位其位置并确定其类别。适用于各种任务,如:积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型,在保证计
发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面,填写应用名称与应用描述,单击页面左下角的图片可修改应用图标,单击“确定”,进入应用编排页面。 图1 应用编排页面 步骤2:配置Prompt 创建应用后,需要撰写提示词(Prompt)
景复杂或专业,则需要上万条数据。 数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度:数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能;数据需要覆盖难易度、长短度,包含参数丰富等场景;数据在长短、扁平与深层嵌套、对接客户api接口数量上全覆盖。 数据中需要提供JSON的