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数值越高，表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。
表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据 csv 回归模型 异常检测模型 分类模型 回归分类数据 csv 训练预测大模型所需数据量 训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。
Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 该模型属于异常检测模型，用于识别数据集中的异常或离群点，常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业：进行设备故障检测，例如监控设备运行数据，识别异常行为，防止设备故障。
物体检测数据集标注文件说明 该说明适用于表1中的物体检测标注文件格式。 物体检测数据集支持格式为ModelArts PASCAL VOC 1.0。
Agent开发平台应用场景 当前，基于Agent开发平台可以构建两种类型的应用，一种是针对文本生成、文本检索的知识型Agent，如搜索问答助手、代码生成助手等，执行主体在大模型；另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。
基模型算法池 对于异常检测模型：从预定义的算法池中选择用于训练模型的算法，算法包括：["knn", "iforest", "loda", "oc"]，其中： knn表示k最近邻算法。 iforest表示孤立森林算法。 loda表示Loda算法。 oc表示单类支持向量机算法。
适用于各种任务，如：积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。 父主题： 训练CV大模型
数值越高，表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。
锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例，模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念，通过合理设置，可以帮助模型检测出多种尺寸的目标。
通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
事件检测 视频+json 数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。
通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案。
表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 文件内容 文件格式 盘古-CV-物体检测-N 微调 图片+检测标注 图片+xml 训练CV大模型所需数据量 初期启动训练时，每种模型类别先提供1000张已标注的图片数据进行训练，后续根据验证结果再动态提供数据迭代。
QA对格式支持：jsonl 物体检测 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持：xml 图像分类 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持：txt 异常检测 图片格式支持：jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持：txt 语义分割 jpg
query改写模块 来源：互联网开源数据集 问答模块 来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。
敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度，保留长度范围内的数据进行。 冗余信息过滤 按照段落粒度，删除文本中的冗余信息，不改变数据条目。 例如目录封面、图注表注、标注说明、尾部信息、冗余段落和参考文献等。
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