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数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 预置数据指令介绍 ModelArts Studio平台的数据合成功能为用户提供了预置指令，用户可以在“数据工程 > 数据管理 > 数据指令 > 系统预置”查看指令详情，如图2，单击“调测”可查看调测指南，如图3，帮助用户更好地使用该指令。
“标注任务 > 任务管理”页签单击“生成”，生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的文本类数据集 如果在创建文本类数据集标注任务时启用了标注审核功能，则在完成标注后可以审核标注结果。对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。
将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 加工图片类数据集
当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布视频类数据集
可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工视频类数据集
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情，包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务
填写评测任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”，回退至“模型评测 > 自动评测”页面。 当状态为“已完成”时，可以单击操作列“评测报告”查看模型评测结果，包括模型详细的得分以及评测明细。 创建NLP大模型人工评测任务 创建NLP大模型人工评测任务步骤如下： 登录ModelArts
将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 加工文本类数据集
在完成数据加工后，在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工数据集
可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工图片类数据集
可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工文本类数据集
永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。 305 Use Proxy
并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，
当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布文本类数据集
当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布图片类数据集
云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型
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入抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学
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 Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数
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