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标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 标注图片类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 数据标注功能支持创建标注任务、标注数据集(标注作业)、审核标注后的数据集(审核作业)与管理标注任务(任务管理)。其中,不同角色权限支持的功能及展示的前端界面略有差异,详见表1。
加工图片类数据集 加工图片类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集加工任务 创建图片类数据集加工任务步骤如下: 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。 在左侧导航栏中选择“数据工程
其中,before文件夹:包含变化前的图片,每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹:包含变化后的图片,每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹:包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件。每个像素值代表该位置对应的类别信息,类别应是连续的且从0开始。 视频分类 图片 导入
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
加工图片类数据集 加工图片类数据集 标注图片类数据集 配比图片类数据集 父主题: 加工数据集
通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。 图片去重 通过把图片结构化处理后,过滤重复的图片/图文对数据。 数据打标 图片鉴黄评分 对图片的涉黄程度
评估图片类数据集 发布图片类数据集前,ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作,帮助用户优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作,可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Stu
发布图片类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 图片类数据集支持发布的格式为: 标准格式:如图1,平台默认的格式。该格式的数据集可发布到资产中,但下游模型开发不可见。 图1 图片类数据集标准格式示例 盘古格式:如图2,训练盘古大
为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说,带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦!
发布图片类数据集 评估图片类数据集 发布图片类数据集 父主题: 发布数据集
练和预测需要使用特殊的Prompt,需要注意保持一致。 中控模块:盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明:该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时,控制下游调用检索模块;当输入不需要调用检索的非政务问题时,不调用检索,直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
1),数值越高美感越好,评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。 水印识别 识别视频中是否包含水印。 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集文字识别 识别视频中是否包含密集文字,达到密集文字面积占比的视频则为含
工作流介绍 Agent开发平台的工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码、知识检索和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,平台还支持导入其他类数据集,即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB,单个压缩包大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 父主题: 数据集格式要求
Studio大模型开发平台,支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式以及支持多种文件格式导入,确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工:平台提供强大的数据加工功能,可以对文本、视频、图片、气象类型的数据进行数据提取、过滤
意图识别节点:该节点对用户输入的文本进行分类和分析,识别出用户的意图。主要包括以下两种意图: 文本翻译意图:系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图:包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点:当意图识别为“文本翻译”意图时,工作流将进入提问器节点。
场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出
连接大模型节点和其他节点。 意图识别节点配置说明 意图识别节点通过大模型推理分析用户输入,匹配预定义的意图关键字类别,并根据识别结果引导至相应的处理流程,通常位于工作流的前置位置。 意图识别节点为可选节点,若无需配置,可跳过该步骤。 意图识别节点配置步骤如下: 拖动左侧“意图识别”节点至画布中,单击该节点以打开节点配置页面。
本实践可以评估意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图:当用户请求翻译时,意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求,执行翻译节点分支,并给出正确的翻译结果。 如图1,当用户输入翻译类问题时,“意图识别”节点对用户的意图分
Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“插件”页签,单击右上角“创建插件”。 在“创建插件”页面,填写插件名称与插件描述,单击图片可上传插件图标,单击“下一步”。 在“配置信息”页面,参照表1完成信息配置。 表1 插件信息配置说明 参数名称 参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。