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填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时,说明数据流通任务执行成功,生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题: 发布文本类数据集
编辑与删除操作。 创建视频类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建视频类数据集评估任务前,请参考加工视频类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建视频类数据集评估任务步骤如下: 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。
在翻译场景中,明确的输入指令将提升工作流的运行效果。例如:prompt可以设计为:请将以下中文句子翻译成英文:“我喜欢吃苹果”。通过这种明确的指令,更容易生成准确的翻译结果。 运用提示词技巧:可参考提示词写作实践进行Prompt写作。 父主题: 低代码构建多语言文本翻译工作流
编辑与删除操作。 创建文本类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建文本类数据集评估任务前,请参考加工文本类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建文本类数据集评估任务步骤如下: 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。
编辑与删除操作。 创建图片类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建图片类数据集评估任务前,请参考加工图片类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建图片类数据集评估任务步骤如下: 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。
在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语
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集使用专门设计的算子,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