生成式人工智能应用工程师

curl_easy_init() failed. ) ; is_success = 1 ; } return is_success ; } 返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id，用于问题定位 results 否 array(object) 分类结果数组 +name 否 string 分类名称 +score 否 number 置信度 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了

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五、文本智能标注原理说明 训练模型过程中，通常需要经历数据集准备（标注）、任务网络配置开发、模型的训练和部署等重要过程。很多时候，模型训练在数据准备阶段遇到数据量不足的问题，使模型开发过程迟迟不能启动。 平台推出的文本智能标注功能，目标是通过少量的已标注数据样本，来获得大规模的智能标注数据，通过减少人工逐一校验的工作，使用智能标注数据来训练小型网络模型，以获得效果和性能更优的模型预测服务。

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公有云部署简介 公有云部署即将模型中的模型部署为在线服务，从而以REST API的方式提供推理预测能力。 公有云部署概要 模型仓库中的模型与公有云部署即在线服务是一一对应的关系，即模型仓库中一个模型包含多个版本时，这些不同的版本只能部署到同一个在线服务中。 在线服务当前仅允许一个模型版本处于上线状态，若上线时有其它模型版本在线，则会将当前版本下线并上线新的版本。 对于在线的模型版本，可以执行扩缩容

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003-数据处理组件 数据处理 SMOTE过采样 SMOTE算法的基本思想就是采用KNN技术对少数类别样本进行分析和模拟，并将人工模拟的新样本添加到数据集中，进而使原始数据中的类别不再严重失衡。 输入 输入一个数据集。 填写过采样率、过采样依赖的标签列与过采样标签。 输出 SMOTE过采样后的数据集。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 过采样率 是 过采样扩充的样本数占当前该标签样本

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002-数据集组件 数据集组件 数据集 导入用户在EasyData中创建的数据集中的数据。 输入 选择平台上的数据集。要求为“ 1、数据集数据量不为0；2、数据集状态非智能标注中，非导入中；3、数据集需为2022年7月15日后创建。 ” 输出 输出是选择的数据集。

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创建自动搜索作业 创建自动搜索作业 1. 前提条件 2. 新建作业 3. 使用自动搜索作业训练模型 3.1 基本信息 3.2 算法配置 3.3 数据集配置 3.4 自动搜索配置 3.5 资源配置 3.6 查看搜索结果及可视化 4. 发布模型 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件，创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储，

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创建数据集并导入 1.创建数据集 选择【EasyDate数据服务】目录下数据总览，点击“创建数据集”。 输入数据集名称，选择数据集属性：是否对数据进行去重操作，详细方法见数据去重策略。 点击完成，在数据总览目录下可以看到生成一个空数据集项目。 2.导入未标注文本数据 点击【导入】进入到新创建的评论观点抽取数据集中，平台暂只支持上传无标注信息的数据。 导入方式，分别为「本地导入」、「BOS目录导入」

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声音分类训练操作说明 数据提交后，可以在导航中找到【训练模型】，按以下步骤操作，启动模型训练： 注意 ：启动训练前请确保数据已经标注完成，否则无法启动训练 step1：选择模型 选择此次训练的模型。 step2：训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」 选择设备 如果您选择了「EasyEdge本地部署」，请根据实际部署设备选择设备。 选择算法 当前语音分类仅支持默认算

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