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在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板
在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板
加工，从而进一步优化数据处理流程，提高模型的准确性和鲁棒性。 数据合成 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
地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。 304
用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 合成数据集 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。 标注数据集 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
片段的长度超过设定的时间阈值，该镜头片段将按时长进行进一步拆分。 数据过滤 视频裁剪 裁剪视频中字幕/Logo/水印/黑框等无用信息，生成新视频。 视频元数据过滤 基于视频元数据进行过滤，包括帧率、分辨率和视频时长。注：电影标准帧率为24或30FPS。 宽高比过滤 根据视频的宽高比进行过滤。
进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入，模型可能需要进行调整，以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应用阶段，除了将模型嵌入到具体业务流程中外，还需要根据业务需求不断对模型进行优化，使其更加精准和高效。
模型资产基础上订购新的模型资产，增购完成后支持使用多个模型资产。 增购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，单击右上角“新增订购”。 在“订购”页面，参考订购模型与资源完成新的模型资产增购。 续订资源
话题重复度控制（presence_penalty） -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。 参数设置正值，模型倾向于生成新的、未出现过的内容；参数设置负值，倾向于生成更加固定和统一的内容。 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。
除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 加工文本类数据集 合成文本类数据集 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。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标签，
练的标准。 数据合成：平台支持利用预置或自定义的数据指令对预训练文本、单轮问答、单轮问答（人设））数据集类型进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。通过数据合成技术，可以生成大量高质量的训练数据，这些数据可以用于大模型的预训练，增强模型的泛化能力和性能。 数据标注：平台支持对无标签
加工算子，以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。 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。
话题重复度控制（presence_penalty） -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。参数设置正值，模型倾向于生成新的、未出现过的内容；参数设置负值，倾向于生成更加固定和统一的内容。 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。
载步骤示例如下： 注册并登录数据下载平台，在高空变量数据下载链接中： Product type选择Reanalysis。 Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component
单击“且”或“或”，可以切换该分支表达式的运算逻辑。 ELSE 该参数将不满足其他条件分支的内容输出，并提供给后序节点的输出参数引用。 添加分支 可以添加新的分支ELSE IF，新分支的配置方式与IF分支相同。 图5 判断节点配置示例 节点配置完成后，单击“确定”。 连接判断节点和其他节点。 代码节点配置说明
设置训练数据的高空变量信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除新的高空变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的高空变量重新训练模型。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除新的表面变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的表面变量重新训练模型。
详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 创建一个新应用。 步骤2：配置提示词 在应用中配置大模型所需的Prompt。 步骤3：添加插件 为应用添加插件技能。 步骤4：添加工作流 为应用添加工作流技能。
dQA2）、英文医疗问答数据集（webMedQA）、中医问答数据集（Huatuo-26M）等开源数据集。 合成数据生成 ：利用现有数据生成新的数据实例。例如，通过指令泛化、相似指令生成等手段扩充数据多样性。 ModelArts Studio平台已经集成数据合成任务，创建文本类数据集合成任务步骤如下：
Float 用于调整模型对新Token的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本中出现过，那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当presence_penalty的值为正数时，模型会更倾向于生成新的、未出现过的Token，即模型会更倾向于谈论新的话题。 最小值：-2 最大值：2
针对预训练阶段，还可以继续进行训练，这一过程称为增量预训练。增量预训练是在已经完成的预训练的基础上继续训练模型。增量预训练旨在使模型能够适应新的领域或数据需求，保持其长期的有效性和准确性。 微调阶段：基于预训练的成果，微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应
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