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矩形(中心点) / 多边形 / 轮廓 label_coordinate = ET.SubElement(annotation, 'LABEL_COORDINATE') label_coordinate.text = lc # 源端记录创建时间 rec_time
评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题： 批量评估提示词效果
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、任务详情、日志等信息。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
查看CV大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /v1/{project_id}/infer-api/proxy/service/{deployment_id}/v2/{project_id}/tasks/{task_id} 获取URI方式请参见请求URI。
查询图生视频任务详情 功能介绍 根据创建图生视频任务返回的ID获取图生视频的任务详情。 URI GET /v1/{project_id}/alg-infer/aigc-img-video/service/{deployment_id}/videos/{video_task_id}
加工后:“数据来自*******" 中文简繁转换 适用的数据集类型：“文本类”。 各参数说明： 待转换内容类型：支持中文简体和中文繁体进行转换，过滤粒度为字符，默认转换方式为繁体转简体。 参数配置样例： 转换样例： 符号标准化 适用的数据集类型：“文本类”。 各参数说明： 待转换内容类型：支持对文本中
检测样例： 检测结果以image_porn对象存储在标注文件中： suggestion:对文件检测是否通过的结果，pass代表审核通过无相应的问题；review代表需要人工复核，您可以按照您的审核策略选择放通还是拦截；block代表待审文件存在问题。 confidence:模型结果检测的置
avi”。 算子说明：给色情视频内容打标签。 参数配置样例： 不需要配置参数。 检测样例： 检测结果以video_anti_porn对象存储在标注文件中： suggestion:对文件检测是否通过的结果，pass代表审核通过无相应的问题；review代表需要人工复核，您可以按照您的审核策略
工作流包含两种类型： 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景，基于用户对话内容提取关键信息，输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容直接输出结果，无中间的对话交互过程。适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 任务型工作流不支持
算子说明：识别音频内容，返回每个说话人说话的起止时间及对应内容。 各参数说明： 标点：识别结果是否添加标点符号。 数字转换 ：是否将语音中的数字识别为阿拉伯数字。 分词信息 ：识别结果是否包含分词结果信息。 话者分离：识别结果是否包含说话人信息。 语速 ：识别结果是否包含说话人语速信息。 参数配置样例： 个人隐私对话识别
查询文生视频任务详情 功能介绍 根据创建文生视频任务返回的ID获取文生视频的任务详情。 URI GET /v1/{project_id}/alg-infer/aigc-text-video/service/{deployment_id}/videos/{video_task_id}
查询视频续写任务详情 功能介绍 根据创建视频续写任务返回的ID获取视频续写的任务详情。 URI GET /v1/{project_id}/alg-infer/aigc-video-extension/service/{deployment_id}/videos/{video_task_id}
["给出一个数学运算，计算它的结果。\n2453 + 4567。", "两数相加的结果为:6920。", "1 + 1。"], "target": "2"} 数据处理后： [unused9]系统：[unused10][unused9]用户：给出一个数学运算，计算它的结果。\n2453 +
试运行工作流： 工作流编排完成后，单击右上角“试运行”，在对话框中输入问题，等待返回试运行结果。 在试运行过程中，可以单击右上角“”查看调试结果，包括运行结果与调用详情。 图1 调试结果示例 单节点调试，以调试“意图识别”节点为例： 在工作流编排页面，单击意图识别节点的“”，进入单节点调试页面。
当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由
支持，1个推理单元部署 盘古搜索规划大模型规格 盘古搜索规划大模型（Pangu-SearchPlan模型），用于RAG场景，提供通用意图分类/多轮查询改写/复杂查询分解/时间抽取等功能，在RAG任务中生产用于检索的query，以及根据query分类路由到后续不同的流程。 ModelArts St
Embedding模型 功能介绍 Embedding模型服务在创建知识库中，文本处理阶段，用于对文本文档进行前片，转换成向量化表示。在知识检索阶段，根据用户输入的query对切片进行召回。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /pangu/search/v1/vector/query
convert_obs_file_to_base64组件 convert_obs_file_to_base64组件用于读取obs上的文件，并将其转换为base64编码 ，适用于类似图片的小文件base64读取转换。 表2 convert_obs_file_to_base64组件参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 输入参数
单击“立即创建”，可在资源池列表中查看节点的状态。如果状态为“运行中”，则创建成功。 在主控节点执行如下k8s命令，验证边缘池创建结果： 执行如下命令建立软连接。 ln -s /home/k3s/k3s /usr/bin/kubectl 执行如下命令查看节点状态。 kubectl get
