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练和优化提供高质量的视频数据支持。 图片数据质量标准 V1.0：ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度。该标准帮助用户系统地评估和优化图片数据的质量，确保数据符合模型训练的要求
复制、删除操作。开始和结束组件为必选组件，无法删除。 图6 组件的重命名、复制、删除操作 鼠标拖动左侧“意图识别”组件至编排页面，并连接开始组件和意图识别组件。单击意图识别组件进行配置操作。 图7 连接组件操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认名称input，为固定值，不可编辑。
训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通
CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。 在CN
支持jsonl、csv，详见文本类数据集格式要求。 图片类 图片 支持图片、tar，详见图片类数据集格式要求。 图片+Caption 图片支持tar，Caption支持jsonl，详见图片类数据集格式要求。 图片+QA对 图片支持tar，QA对支持jsonl，详见图片类数据集格式要求。 视频类 视频
视频类数据集，详见发布视频类数据集。 图片类数据集，详见发布图片类数据集。 气象类数据集，详见发布气象类数据集。 预测类数据集，详见发布预测类数据集。 其他类数据集，详见发布其他类数据集。 支持发布的数据格式 ModelArts Studio大模型开发平台支持将文本类、图片类数据集发布为三种格式：
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 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！
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ModelArts 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，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
Studio大模型开发平台支持标注操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见创建文本类数据集标注任务。 视频类数据集，详见创建视频类数据集标注任务。 图片类数据集，详见创建图片类数据集标注任务。 父主题： 标注数据集
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
单击“确定”，完成参数配置。 连接大模型组件和其他组件。 配置意图识别组件 意图识别组件用于根据用户的输入进行分类并导向后续不同的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字，并根据匹配结果流向对应处理流程。
标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题： 加工数据集
评估数据集 数据集评估场景介绍 评估文本类数据集 评估视频类数据集 评估图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工视频类数据集 加工图片类数据集 加工气象类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布视频类数据集 发布图片类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出，与请求消息头中Content-Type对应，传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
帮助用户快速完成数据清洗、转换和处理，减少手动操作，提高数据处理的效率。 满足业务需求：不同类型的数据需要不同的处理方式，平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供专门的加工工具，满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能：通过合适的数据加工，可以提高数据的可用性，进而提升模型的训练效果，使其具备更高的精度和鲁棒性。
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