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使用数据工程准备与处理数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 标注数据集 评估数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或
ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
了宋朝。他身处一座繁华的城市，人们穿着古代的服饰，用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女
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，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量
更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。 请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。
标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
评估数据集 数据集评估场景介绍 评估文本类数据集 评估视频类数据集 评估图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工视频类数据集 加工图片类数据集 加工气象类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布视频类数据集 发布图片类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
ython脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例，可下载作为参考。 如果使用该数据集训练盘古大模型，请将发布格式配置为盘古格式。 设置数据集的“资产可见性”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别
以多种格式进行发布，包括默认格式、盘古格式（适用于训练盘古大模型时）。这些格式支持用户在不同的AI平台和业务场景中使用，确保数据在不同模型训练系统中的兼容性与流畅使用。目前，发布多种数据集格式的功能仅支持文本类和图片类数据集。 数据工程架构图如下： 图1 数据工程架构图 通过集成
大，可以使用较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中
文本类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
图2 创建其他类数据集发布任务 当前其他类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。发布后的数据集支持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产
数据过滤阶段可以设置多种过滤属性，对视频数据集进行筛选。例如，过滤掉数据集中低于360分辨率的视频。 如不需要进行数据过滤可直接单击“下一步”跳过该操作。 图3 数据过滤 当前视频类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性
ython脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例，可下载作为参考。 如果使用该数据集训练盘古大模型，请将发布格式配置为盘古格式。 设置数据集的“资产可见性”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产
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