前提条件 该数据集已完成始标注，prompt集和纯文本数据集无需标注，Prompt+Chosen+Rejected数据暂时无需标注，可直接发布。 步骤 在对应数据集的操作列中选择“发布”。 数据集发布成功后，该数据集的发布状态为变为“已发布 。 已发布的数据集不允许任何编辑操作 。 处理数据 训练数据集的数据在未发布前可以进行数据的清洗和增强。

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表格抽取（ExtractTableFromDoc） 简介 表格抽取组件（ExtractTableFromDoc）是用于文档表格处理的组件，从文档中抽取表格。支持对文档表格大小进行限制，限制后自动进行拆分、跨页合并等处理；支持合并表格上文，提取的表格为Markdown格式。

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其他功能 除了上述快速部署服务的命令外，我们的脚本还封装了完整的CFS API操作命令。 更新文件系统实例 描述： 更新一个CFS文件系统实例的配置信息（目前仅支持更新fsName）。

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表格预测模型介绍 表格数据预测模型介绍 表格数据预测模型是基于结构化数据进行建模，系统会基于用户上传的数据使用预置算法进行模型构建与训练。表格数据预测模型目前支持回归和分类两种类型的模型，其中分类模型包括二分类和多分类模型。 回归 回归模型通常用来预测一个数值，其反映的是变量或属性间的依赖关系，建模过程即求解将一个或多个变量映射到一个实数值的函数。

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以下是关于表格数据预测模型的技术文档。

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表格数据集介绍 表格数据介绍 训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。数据上传后无法修改其内容。如果在导入训练数据后需要对其进行更改，必须重新导入。

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表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。 回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。

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创建表格数据集 在EasyDL经典版中，您可以在“数据总览”页面，完成数据集创建、数据导入等操作，为模型构建准备好数据。 创建数据集 数据集需要先定义，然后再导入数据。 单击“数据总览”，进入数据集列表页面。 单击“创建数据集”，进入数据集创建页面。 输入数据集名称，单击“完成”结束创建。 完成创建后，可以在数据集列表中查看新建的数据集。

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