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创建视频类数据集清洗任务步骤如下: 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 > 数据加工 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面,选择需要清洗的视频类数据集,单击“下一步”。 进入
自定义格式转换的具体步骤为: 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 > 数据获取 > 数据导入”,单击右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择支持自定义格式转换的数据集类型,如“文本 > 预训练文本”。
创建文本类数据集清洗任务步骤如下: 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 > 数据加工 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面,选择需要清洗的文本类数据集,单击“下一步”。 进入
图片中需要识别的目标是清晰可见的,没有遮挡、模糊等特征破坏问题。图片中的目标大小显著,目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好,如果是在恶劣天气、户外、晚上等光照不好的场景,需要有补光设备保证良好的光照条件,需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px,关于拍
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 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在
缺点:大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制,难以有效处理较为复杂的工作流。 流程型Agent:以工作流为任务执行核心,用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括:大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点。
创建气象类数据集清洗任务步骤如下: 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 > 数据加工 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面,选择需要清洗的气象类数据集,单击“下一步”。 进入
创建图片类数据集清洗任务步骤如下: 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 > 数据加工 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面,选择需要清洗的图片类数据集,单击“下一步”。 进入
模型资产,即在当前订购的模型资产基础上延长使用时间。 续订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“模型订购”页签,在订阅模型列表单击操作列“续订”。 在“续费管理”页面根据提示完成模型资产的续费操作。
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
受到限制。 Agent微调 在训练Agent所需的NLP大模型时,可以开启此参数。通过调整训练数据中的Prompt,引导模型在特定领域或任务上生成更符合预期的回答。 在使用此参数前,请先联系盘古客服,调整Prompt和训练数据。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 明确任务需求 添加CoT思维链提示 父主题: 提示词写作实践
件开发的人员,您希望他们拥有接口的调用权限,但是不希望他们拥有训练模型或者访问训练数据的权限,那么您可以先创建一个IAM用户,并设置该用户在盘古平台中的角色,控制对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下,管理员创建的IAM用户(子用户)没有任何权限,需要将其加入用户组,并对用户
构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。
创建视频类数据集标注任务步骤如下: 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 > 数据加工 > 数据标注”,单击页面右上角“创建标注任务”。 在“创建标注任务”页面选择需要标注的视频类数据集与标注项,单击“下一步”。
安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户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。
通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随着新数据的持续输入,其性能和适应性不断提升,确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备
数据合成:数据合成利用预置或自定义的数据指令对原始数据集进行处理,并根据设定的轮数生成新的数据。 数据标注:数据标注旨在为无标签的数据集添加准确的标签,标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度。针对不同数据集平台支持人工标注与AI预标注两种形式。 其中,图片Caption、视
质量评估报告,这些报告能够帮助用户检验数据的准确性、完整性和一致性,确保数据在进行模型训练前的高质量标准,以保证模型在实际应用中的可靠性和稳定性。 数据配比:平台支持对文本、图片类数据进行数据配比。用户在勾选数据集时可以勾选多条,通过调整不同来源或类型数据的比例,以优化模型训练过
利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,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。