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客户api接口数量上全覆盖。 数据中需要提供JSON的字段解释，以及Query和JSON生成逻辑解释。这些信息需要拼入Prompt，并确保人以及大模型可以根据Query、字段解释、Query到JSON的生成逻辑生成符合客户要求的JSON。Prompt会作为输入（context字段
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
ain，val文件夹，annotations文件夹下用train.json和val.json记录训练集和验证集标注，train和val文件夹下保存具体的图片。 json标注文件的详细说明请参见姿态估计标注json文件说明 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个，示例如下所示：
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。
使用java sdk出现json解析报错 图1 json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排
可以同时包含mp4或avi格式的视频。 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 事件检测 视频+json 数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外，平台还支持导入其他类数据集，即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作，不支持数据加工操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB，单个压缩包大小不超过50GB，文件数量最多1000个。
气象类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集，该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针
权信息等。 以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token：用户Token，可选，当使用Token方式认证时，必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。
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
Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古CV大模型支持的具体操作：
行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古预测大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-Predict-Table-Cla-2
在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
g Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
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
用于海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本，支持在线推理、能力调测特性，可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 用于区域海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本，支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，1个训练单元起训及1个实例部署。
来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件
CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容，并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 提取JSON文件中的键值对信息。 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据内容，并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。
Python import requests import json url = "https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens" payload = json.dumps({ "auth": { "identity":
力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题： 数据集清洗算子介绍
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