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使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
用户问题,作为运行Agent的输入。 响应参数 流式(Header中的stream参数为true) 状态码: 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来,
使用数据工程构建数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 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
学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要: 如果学习率过大,模型可能无法收敛。 如果学习率过小,模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 Lora矩阵的轶 较高的取值意味着更多的参数被更新,模型具有更大的灵活性,
选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"],默认设置为[],表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征,使模型能够处理这些特征。
通过集成数据获取、数据加工、数据发布的完整流程,在大规模数据集的构建过程中,ModelArts Studio大模型开发平台的数据工程功能为用户提供了极大的灵活性和高效性,确保了数据处理的各个环节都能紧密协作,快速响应不断变化的业务需求和技术要求。 平台支持的数据类型 ModelArts
着深远的影响。它是重要的水资源,提供了大量的饮用水和灌溉水。同时,长江也是中国重要的内河航道,对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多,是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古