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种规格的CV大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。
入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理 > 数据指令”,在“自定义”页签,单击“创建指令”。 在“创建指令”弹窗中,输入名称、类型,选择用途与描述,单击“确定”,进入配置合成指令页面。 选择变量标识符为“双大括号{{}}”,输入指令为“请以{{topic}}为主
选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。 表1 CV大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 该模型属于物体检测模型,旨在识别图像中的所有感兴趣目标
个tar包对应一个jsonl文件,文件内容中每一行代表一段文本,形式为: {"image_name":"图片名称(abc.jpg)","tar_name":"tar包名称(1.tar)","caption":"图片对应的文本描述"} 单个文件大小不超过50GB,单个压缩包大小不超过50GB,文件数量最多1000个。
种规格的预测大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持分析历史数据中的特征与类
行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片,并对图片进行结构化解析(BASE64编码)。 数据过滤 图片元数据过滤
平台支持视频类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。 表1 视频类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 镜头拆分 根据视频中的镜头场景变化将长视频拆分为短视频片段,如果某个镜头片段的长度超过设定的时间阈值,该镜头片段将按时长进行进一步拆分。
发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input 是 TaskInputDto object 输入数据的信息。 output 是 TaskOutputDto object 输出数据的信息。
选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。 表1 预测大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 该模型属于分类模型,用于预测离散类别,可以应用于各种分类任务。
能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称 可处理最大上下文长度 可处理最大输出长度 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130 32K 4K
台支持将其转换为专门用于训练盘古大模型的盘古格式,为后续模型训练提供高效的数据支持。 数据管理:平台支持数据全链路血缘追溯,用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签,查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析,逆向实现快速问题追踪,提升数据运维和数
场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古科学计算大模型规格 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130 2024年11月发布的版本,用于海洋基础要素预测,可支持1个实例部署推理。
时的场景下,您可以选择Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030模型。 表2 中期天气要素预测模型、降水模型的类型 模型名称 使用场景 说明 Pangu-AI4S-Weather_Precip-20241030 用于降水预测。 2024年10月发布的版本,支持在