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> 标注管理”,单击右上角“创建标注任务”。 在“来源数据集”分页,选择“文件内容”为“图片+Caption”的数据集,选择标注项,可开启“AI预标注”功能,单击“下一步”。 图1 选择标注数据集 在“创建标注任务”页面,可配置标注分配、标注审核和标注任务的基本信息,单击“完成创建”。
Studio大模型开发平台提供了标注审核功能(即对标注后的数据集进行审核),确保标注结果经过验证和质量控制,提升数据的可靠性和可用性。同时,平台支持对视频类和图片类数据集进行AI预标注,标注员可以在此基础上进行审核和修正,从而有效减少人工标注的工作量,并保证原始数据集内容的完整性。 通过这些功能,平台不仅降低了标注
JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下: {"context": "今天是2023-11-20,你是一个银行智能助理,现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类型-解释表,生成符合要求格式的json。\n\n请学习并记住以下背景知识:\n1.jso
"projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "parent_id":
annotations,train,val文件夹,annotations文件夹下用train.json和val.json记录训练集和验证集标注,train和val文件夹下保存具体的图片。具体示例如下: ├─annotations │ train.json │
进行手动标注或重新标注,还支持对图片、视频类数据集通过AI预标注技术提升标注效率。AI预标注功能通过自动化的方式为数据集生成初步的标签,用户可以在此基础上进行人工审核和修正,从而大幅度减少人工标注的工作量和时间成本。此外,AI预标注不仅提高了标注效率,还能减少人为错误,提高标注的
Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息。 412 Precondition Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于
日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检
由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id
日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检
gion;专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区(AZ,Availability Zone) 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集
y,Day选择16。 Time选择00:00、06:00、12:00、18:00。 Geographical area选择Whole available region。 Format选择NetCDF(experimental)。 数据准备好后,单击“Submit Form”,基于
的输出参数。 比较条件 条件表达式中间部分,当前支持的比较条件有: equal:等于 not equal:不等于 contain:包含 not contain:不包含 比较对象 条件表达式右边部分,支持“引用”和“输入”两种类型。 引用:支持用户选择工作流中已包含的前置组件输出变量值。