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'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。 'subset': 'train', 'duration': 1660.3, // 视频总时长 seconds。
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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
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，示例如下所示： ├─annotations │ train.json │
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
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。 其中，图片Caption、视频Caption标注项支持AI预标注功能。 数据配比：将多个数据集按照特定比例关系组合并为一个“加工数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。
state String 任务状态。 RUNNING：表示任务运行中。 PENDING：表示任务等待中。 SUCCEEDED：表示任务运行成功。 FAILED：表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto
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。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比
state String 任务状态。 RUNNING：表示任务运行中。 PENDING：表示任务等待中。 SUCCEEDED：表示任务运行成功。 FAILED：表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto
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，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。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配
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。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例
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