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> 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估视频类数据集
> 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估图片类数据集
> 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估文本类数据集
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看
模型的智能能力，显著降低人工标注的工作量和成本，从而提高标注效率。 数据评估：平台支持对处理后的数据进行质量评估，生成详细的质量评估报告。这些报告能够帮助用户检验数据的准确性、完整性和一致性，确保数据在进入模型训练前的高质量标准。 数据发布：平台支持将处理后的数据集发布为多种格式
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看模
”，或者可以说明已有的信息是什么领域的信息，比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，
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
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
Studio大模型开发平台提供了强大的数据质量评估工具，能够对处理后的数据集进行深入分析，评估其准确性、完整性和一致性。平台生成详细的数据质量评估报告，帮助用户全面了解数据的健康状况。数据评估结果能够为后续的数据优化提供明确指导，帮助用户在数据发布前进行最后的质量把关，确保数据集的可靠性，为大模型的训练提供高质量的基础数据。
标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估文本类数据集
全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估视频类数据集
有效性等。 创建数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，并基于评估标注对数据逐一评估其质量，评估后的数据可以用于模型训练。 获取数据集评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。 发布数据集 创建数据集发布任务 创建数据集发布任务，并进行正式的数据集发布操作，可用于后续的训练任务。
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估，步骤如下：。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
创建数据集质量评估任务，基于评估标注对数据逐一评估其质量。 创建文本类数据集评估任务 获取数据集质量评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。 获取文本类数据集评估报告 发布数据集 创建文本类数据集发布任务 创建发布数据集，并进行正式的发布操作，用于后续的训练任务。 平台支
清晰度等。 创建数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，并基于评估标注对数据逐一评估其质量，评估后的数据可以用于模型训练。 获取数据集评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。 发布数据集 创建数据集发布任务 创建数据集发布任务，并进行正式的数据集发布操作，可用于后续的训练任务。
标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估图片类数据集
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
应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人
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