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默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式：文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 发布文本类数据集操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式：文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 发布图片类数据集操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式、自定义格式，可按需进行数据集格式转换。 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 自定义格式：文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
可能引发的问题，从而构建高质量、适应性强的数据集，为后续的模型训练、验证和应用提供坚实的数据支持。 数据发布意义 数据发布不仅包括数据的格式转换，还涉及数据比例的调整，以确保数据在规模、质量和内容上满足训练标准。具体而言，数据集发布具有以下重要意义： 数据比例和结构调整：平台提供
在使用OBS服务上传数据时，如果遇到网络报错“NET::ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID”，是由于域名未绑定有效的SSL证书，导致HTTPS请求被浏览器拦截。可以通过以下方法进行规避： 通过浏览器访问报错的URL链接，根据页面告警提示对链接进行安全认证。认证完
布操作，可用于后续的训练任务。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式，可按需进行数据集格式转换。 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 NLP大模型开发流程 ModelArts St
INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。单卡部署4K模型版本支持64并发，单卡部署32K模型版本支持32并发。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K在线推理。基于Snt9B3卡
引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000} 1\. 1Java简介 日期时间格式转换 日期有数字+中文、全数字、全中文等形式，将不同种类的日期格式对齐到同种格式。 数据过滤 异常字符过滤 查找数据集每一条数据中携带的异常
此版本在Studio上首次发布，用于海洋基础要素预测，支持在线推理、能力调测特性，可以Snt9B3部署，可支持1个推理单元部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 此版本在Studio上首次发布，用于区域海洋基础要素预测，支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于
本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署，此模型版本仅支
能够满足各种业务需求和模型训练的标准。针对不同类型的数据集，平台设计了专用的加工算子（即为特定数据处理任务预定义的操作模块，如文本去重、格式转换、异常处理等），通过这些算子能够高效地处理各类数据。对于文本类数据集，平台还支持用户自定义加工算子，以进一步满足特定场景下的需求。目前这
用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B33，支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 用于天气基础要素预测，时间分辨率为3小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B
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
使用盘古加工算子构建单轮问答数据集 场景描述 此示例演示了如何使用加工算子轻松构建单轮问答数据集。数据集的加工算子是一种灵活的数据预处理工具，能够帮助您将原始数据转化为所需的格式。通过使用加工算子，您可以提取、转换、过滤原始数据，生成适合大模型训练的数据集。 准备工作 请提前准备
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explor
ts 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。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地
气象类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单
数据工程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据工程功能，支持从数据源导入到数据质量控制的全流程管理。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节，帮助用户高效构建高质量的训练数据集，推动AI应用的成功落地。具体功能如下： 数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
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