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文件变大,可能会占用大量的显存。在设置深度时,需要权衡模型的复杂性和显存的使用情况。推荐设置为[2, 6]。 补丁尺度 用于将气象场划分为多个小块的大小,每个小块都会被模型单独处理。较大的patch_size意味着模型主干部分的一个网格代表更大范围的区域,但局部的细节信息可能会被
模型资产:平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型,所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录,还可以执行模型的进一步操作,包括训练、压缩、部署等。此外,平台支持导出和导入盘古大模型的功能,使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点,便于模型资源共享。
添加、移除所在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作,但是不能创建或者删除计算资源,也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限,其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程
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 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”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。 配比文本类数据集
等。 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据
集,可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数,可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中,可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时,可直接单击“选择加工模板”进行使用。
集,可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数,可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中,可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时,可直接单击“选择加工模板”进行使用。
增购模型资产 ModelArts Studio大模型开发平台支持增购模型资产,即在当前模型资产基础上订购新的模型资产,增购完成后支持使用多个模型资产。 增购模型资产的步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击右上角“新增订购”。
子请参见文本类清洗算子能力清单。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数,可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中,可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时,可直接单击“选择加工模板”进行使用。
集,可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数,可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中,可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时,可直接单击“选择加工模板”进行使用。
从一个大类别开始,然后逐渐向下细分,直到达到所需的标注粒度。如图2,首先标注视频中的“大类别”(如“动物”),然后根据该大类别进一步细分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形
}, { "content": "长江,亚洲最长河流,世界第三长河流,发源于青藏高原,流经我国多个省份,最终注入东海。长江流域资源丰富,特别是鱼类资源,例如:鲥鱼、白鲟、白鳍豚等,都是长江特有的珍稀物种。" //第一轮答案
Long 用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave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。
单击“下一步”,进入“指令编排”页面,单击右上角“添加指令”。 在“添加指令”页面可选择预置指令或自定义指令。 预置指令。平台为用户提供了多种预置指令,便于用户执行合成任务。 自定义指令。平台支持编排用户自定义指令。自定义指令的创建详见创建自定义数据合成指令。 指令选择完成后,单击“确定”,并配置指令
checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。 训练参数 训练轮数
说明:类似场景需要的微调数据量视具体情况而定。从经验上来说,如果实际场景相对单一,比如只需要构建短视频口播文案生成的场景,则使用5000条数据即可;如果场景中涵盖多个细分场景,比如短视频口播生成、小红书风格文案生成等等,则每个子场景各需要准备至少5000条数据。 数据质量要求: 保证微调数据中的输入(c