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图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测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
图2 创建气象类数据集发布任务 当前气象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
结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子
选择导入的数据 数据集信息设置完成后,填写“数据集名称”和“描述”,并设置“拓展信息”。 拓展信息包括“标签设置”与“数据版权”: 标签设置。通过标签设置,可以给数据集添加行业、语言、标签信息。 数据版权设置。训练模型的数据集除用户自行构建外,也可能会使用开源的数据集。数据版权功能
加工视频类数据集 创建视频类数据集加工任务 上线加工后的视频类数据集 父主题: 加工数据集
加工气象类数据集 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的气象类数据集 父主题: 加工数据集
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3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后,单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员 评估人员设置完成后,单击“下一步”填写任务名称。
加工文本类数据集 创建文本类数据集加工任务 上线加工后的文本类数据集 父主题: 加工数据集
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题: 加工数据集
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 创建视频类数据集评估任务 获取视频类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。 Verification failed. Please check the content format is consistent with the template requirements. 请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。
学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置得过小
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3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后,单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员 评估人员设置完成后,单击“下一步”填写任务名称。
后的视频类数据集,并设置标注项。 当选择“视频Caption”标注项时,可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助AI模型生成标注内容,这些内容不会覆盖原始数据集,仅作为标注人员的参考,以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。
合特定任务或模型训练需求的正式数据集。数据发布是数据处理流程中的关键步骤,也是数据集构建的最终环节。 数据发布过程不仅包括将数据转化为适合使用的格式,还要求根据任务需求对数据集的比例进行科学调整,确保数据集在规模、质量和内容上满足模型训练的标准。 通过灵活调整数据集的比例配比,用
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的文本类数据集 父主题: 标注数据集
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 审核视频类数据集标注结果 上线标注后的视频类数据集 父主题: 标注数据集
数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中,数据评估是确保数据质量的关键步骤,直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确性,并增强模型在实际应
除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,用户训练模型时如果使用较特殊的数据集,ModelArts Studio大模型开发平台支持导入用户自定义的数据集。 例如,在训练CV类算法(如图片分类、图片分割、图片检测等任务)时,用户需使用“其他”类型的数据集。 其他类数据集可直接执行发布操作