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ModelArts Studio大模型开发平台针对视频类数据集预设了一套基础评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。 创建视频类数据集评估标准步骤如下：
AL VOC文件格式。要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且相互对应，如标注对象文件名为“IMG_2.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_2.xml” 图片支持jpg、jpeg、png、bmp格式，标注文件为xml格式，标注文件说明请参见物体检测数据集标注文件说明。
利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。
模型部署”，完成创建科学计算大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1 部署详情 父主题： 部署科学计算大模型
模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 查看训练指标 对于已完成训练，训练状态是“训练完成”状态的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，不同模型的训练指标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标
气象类清洗算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单
数据集恢复。 如果需要彻底删除数据集，可单击数据集名称进入详情页，确认数据集内容后彻底删除该数据集。 删除原始数据集属于高危操作，删除前，请确保该数据集不再使用。 父主题： 加工数据集
设置训练数据的高空变量信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除新的高空变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的高空变量重新训练模型。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除新的表面变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的表面变量重新训练模型。
管理科学计算大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 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“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
复制”，可复制当前工作流。 单击“ > 复制ID”，可获取当前工作流ID。 单击“ > 删除”，可删除当前工作流。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时，将同步导出工作流关联的插件等配置。 登录ModelArts
气象类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集，该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不
进入“清洗步骤编排”页面。对于视频类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。
文本类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。
管理科学计算大模型部署任务 模型更新 完成创建科学计算大模型部署任务后，可以替换已部署的模型并升级配置，具体步骤如下： 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“模型开发 > 模型部署”，单击模型名称，进入模型详情页面。
CV大模型训练常见报错与解决方案 CV大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 CV大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 标注视频类数据集任务前，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。 创建视频类数据集标注任务步骤如下： 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
ModelArts Studio大模型开发平台针对图片类数据集预设了一套基础评估标准，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，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下：
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
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