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数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。
示为“已创建”。 单击操作列的“评估”,进入评估页面。 在评估页面,可参考评估项对当前数据的问题进行标注,且满足则单击“通过”,不满足则单击“不通过”。 全部数据评估完成后,在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击操作列“报告”,可查看数据集质量评估报告。 父主题:
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能,数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集,还通过全流程的数据处理和管理,探索数据与模型性能的内在联系,为模型训练和应用提供坚实的数据基础,推动了模型的精确训练与持续优化,提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题:
Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能,以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品,方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提
退订属于高危操作,请确保您已保存所有必要的数据和进度,以避免不必要的损失。 扩缩容资源 ModelArts Studio大模型开发平台支持数据资源、训练资源、推理资源的扩缩容,即在当前资源的基础上扩充或缩小对应的资源。 资源扩缩容的步骤如下: 登录ModelArts Stud
规模数据集的构建过程中,ModelArts Studio大模型开发平台的数据工程功能为用户提供了极大的灵活性和高效性,确保了数据处理的各个环节都能紧密协作,快速响应不断变化的业务需求和技术要求。 平台支持的数据类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持的数据类型见表
选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”,其中,云上部署指算法部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中(仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署)。 部分模型资产支持边缘部署方式,若选择“边缘部署”:
多个维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建文本类数据集评估任务。 创建文本类数据集评估标准步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
示为“已创建”。 单击操作列的“评估”,进入评估页面。 在评估页面,可参考评估项对当前数据的问题进行标注,且满足则单击“通过”,不满足则单击“不通过”。 全部数据评估完成后,在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击操作列“报告”,可查看数据集质量评估报告。 父主题:
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 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 发布文本类数据集
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
部署专业大模型 创建专业大模型部署任务 查看专业大模型部署任务详情 管理专业大模型部署任务 父主题: 开发盘古专业大模型
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气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
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