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图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估标准”，平台预置的文本类数据集评估标准“NLP数据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。
提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集，创建时可导入图片、图片+Caption、图片+QA对三种类型的数据，具体格式要求详见表1。
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”，在数据集操作列单击“上线”，执行上线操作。 单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题： 标注数据集
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题： 加工数据集
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”，单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的图片类数据集，并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。
如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估图片类数据集
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。
图3 移交审核任务 进入审核页面后，可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核，直至所有数据审核完成，期间可对不满足要求的数据进行驳回，驳回后将分给标注人员重新标注。 父主题： 标注图片类数据集
数据工程常见报错与解决方案 数据工程常见报错及解决方案请详见表1。 表1 数据工程常见报错与解决方案 功能模块 常见报错 解决方案 数据获取 File format mismatch, require [{0}].
创建图片类数据集标注任务 创建图片类数据集标注任务前，请先完成创建图片类数据集加工任务。 创建图片类数据集标注任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”，在数据集操作列单击“上线”，执行上线操作。 单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。
上线标注后的图片类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后，需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估标准”，平台预置的文本类数据集评估标准“图片数据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS（对象存储服务），然后通过平台提供的“数据导入”功能，将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型（LLM）通过对海量公开数据（如互联网和书籍等语料）进行大规模无监督预训练，具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。
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