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获取视频类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告,帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
获取图片类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告,帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
获取文本类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告,帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 创建视频类数据集评估任务 获取视频类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
创建视频类数据集评估任务 创建视频类数据集评估任务前,请先完成创建视频类数据集加工任务。 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,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
创建文本类数据集评估任务 创建文本类数据集评估任务前,请先完成创建文本类数据集加工任务。 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,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角
数据工程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据工程功能,支持从数据源导入到数据质量控制的全流程管理。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节,帮助用户高效构建高质量的训练数据集,推动AI应用的成功落地。具体功能如下: 数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 创建图片类数据集评估任务 获取图片类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
创建图片类数据集评估任务 创建图片类数据集评估任务前,请先完成创建图片类数据集评估标准。 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,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤
设置背景及人设 背景: 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的,如果您需要进行范围约束,或加强模型对已有信息的理解,可以进行提示:“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”,或者可以说明已有的信息是什么领域的信息
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础
ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计,
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量