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其中，标注图上的每个像素值对应原图中像素的类别，且每个类别的值需连续且从0开始，表示不同的物体或区域类别。
不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，页面将返回“模型训练”页面，可随时查看当前任务的状态。
填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围，特别是在处理数值型数据时（如归一化或标准化）。 去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。
参数名为X-Auth-Token，参数值为获取的Token值。 图8 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。
获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 stream 是 Boolean 是否开启流式调用，默认开启。
数据加工意义 数据加工在大模型开发中具有至关重要的作用，具体体现在以下几个方面： 提高数据质量 原始数据往往包含噪声、缺失值或不一致性，这会直接影响模型训练效果。
例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
表1 工作流节点常见报错与解决方案 模块名称 错误码 错误描述 解决方案 开始节点 101501 开始节点全局配置未传入值。 开始节点错误，请联系客服解决。 结束节点 101531 结束节点初始化失败。 检查结束节点配置，可能为校验报错。 101532 结束节点模板拼接失败。
其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。
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