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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。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。 使用数据导入功能:通过平台提供的“数据导入”功能,将数据从OBS导入到平台。
核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 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。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能,查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后,需在“数据标注
当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。
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和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 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 > 数据发布 > 数
核数据。 如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 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。 审核过程中可开启“标注前后对比”功能,查看当前数据标注前后的内容。 在完成数据标注审核后,需在“数据标注
科学计算大模型能力调测参数说明(天气/降水预测) 参数 说明 场景 支持选择全球中期天气要素预测、全球中期降水预测。 全球中期天气要素预测:通过该模型可以对未来一段时间的天气进行预测。 全球中期降水预测:通过该模型可以对未来一段时间的降水情况进行预测。 模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型
足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换,用户可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。 提高训练效率 发布符合标准的数据集可以大幅提升数据处理效率,减少后续调整工作,帮助用户快速进入模型训练阶段。 数据集发布是数据工程中的关键环节,通过科学的数据比例调整和格式
水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。 钢铁 将预测大模型应用于钢铁煤炭行业,通过焦炭成分质量预测评估焦炭生产过程中焦炭成分及其质量,对于钢铁企业的生产效率、成本控制和环境保护具有重要意义;通过配煤比例优化,
Studio大模型开发平台为用户提供了灵活且高效的空间资产管理方式。平台支持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求,自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的,确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间
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使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景
视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度,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视频类数据集评估任务。 创建视频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。
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涵盖了数据准确性、完整性、一致性、格式规范等多个维度,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。
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,数据集文件内容包括:预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等,不同训练方式所需要使用的数据见表1,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1
搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术,提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。 温度