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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 > 数据流通”,单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。
t开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型
Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true:仅统计输入字符串的Token数; false:统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tokens List<String> 分解出的Token列表。 token_number
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 > 数据流通”,单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“其他 > 自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。
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:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题: 数据集清洗算子介绍
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“清洗步骤编排”页面。对于文本类数据集,可选择的清洗算子请参见文本类清洗算子能力清单。
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“清洗步骤编排”页面。对于视频类数据集,可选择的清洗算子请参见表1。
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“清洗步骤编排”页面。对于图片类数据集,可选择的清洗算子请参见表1。
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文本类数据集,并选择标注项。 选择标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项有所差异,可基于页面提示进行选择。
直到达到所需的标注粒度。如图2,首先标注视频中的“大类别”(如“动物”),然后根据该大类别进一步细分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。
通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标,进行横向(相同训练数据+不同规格的通用模型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”,单击界面右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择所需要的“文件内容”、“文件格式”、“导入来源”,并单击“选择路径”上传数据文件。 NLP大模型评测数据集支持的格式见表1。 表1 评测数据集格式 模型类型 评测数据集格式 NLP大模型 文本-单轮问答-jsonl格式
选择标注项为“图片Caption”且开启AI预标注功能时,可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注审核 是否审核 否,标注后不进行审核操作。
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。
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。 标注图片类数据集、标注视频类数据集 发布图片、视频类数据集 评估图片、视频类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估
训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。
批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
等,提高油气资源的开发利用效率。进行产能分级预测,例如预测油井的产能等级,优化油气生产计划。 电力行业:进行电力负荷预测,例如根据历史负荷数据,预测未来的电力负荷,优化电力生产和调度。 钢铁行业:进行钢水温度预测,例如预测钢水温度,提高浇注和连铸的准确性和效率。 2024年12月
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,平台还支持导入其他类数据集,即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作,不支持数据加工操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB,单个压缩包大小不超过50GB,文件数量最多1000个。