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数据准备 GR00T-N1.5-3B Finetune 数据集准备 数据集要求： Huggingface LeRobot 格式。

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选择模型：选择要训练的模型 选择数据集：选择训练模型使用的数据集 选择目标列：从数据集中选择一列作为预测列 算法类型：包括二分类、多分类和回归，也可以选择自动，此时系统会根据数据集以及选择的目标列进行判断。 部署方式：当前仅支持公有云API方式。 单击“开始训练”启动训练任务。

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查看数据增强任务详情 删除数据增强任务 创建 prompt 模版 获取 prompt 模版详情 更新 prompt 模版 删除 prompt 模版 获取 prompt 列表 2、Experimental Dataset 优化在数据集中表示嵌套数组类似数据的方式，提高性能并使操作更加用户友好 重构schema进行了重写，实现更准确的验证，避免了复杂的逻辑 更新数据集表示方式 数据集ETL（提取、转换

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在线标注 在线标注 Step 1 进入标注页面 上传未标注的数据后，可以通过以下两个方式进入标注页面： 在「数据总览」页面，该数据集对应的操作列下，点击「标注」，即可进入标注页面 在「在线标注」页面，选择该数据集，即可进入标注页面 Step 2 进行文本标注 针对尚未进行标注的数据，通过以下方式进行标注： 在右边标签栏中添加标签 针对文本内容，选择其对应的标签 点击下一篇，此篇文本的内容即可进行自动保存

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开启或关闭服务日志 开启服务日志 1.登录日志服务平台，导航栏找到日志集管理。 2.点击日志组的编辑操作，可打开对应日志组的服务日志，第一次打开后将默认生成用于存放服务日志的日志组和日志集。 关闭服务日志 1.登录日志服务平台，导航栏找到日志集管理。 2.点击日志组的编辑操作，可关闭对应日志组的服务日志，关闭后新数据将不再写入，旧数据将自动过期被删除。

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数据集 在微调模型中，我们经常会碰到训练集、验证集、测试集这三个数据集。它们的作用和区别如下： 训练集（Training Set）： 训练集用于训练模型。在模型训练过程中，训练集中的数据被用来调整模型的权重和参数，从而使模型逐渐适应输入数据和目标输出。简单来说，训练集就是用来建立模型的。 验证集（Validation Set）： 验证集用于在训练过程中评估模型性能。

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在线标注 在线标注 Step 1 进入标注页面 上传未标注的数据后，可以通过以下两个方式进入标注页面： 在「数据总览」页面，该数据集对应的操作列下，点击「标注」，即可进入标注页面 在「在线标注」页面，选择该数据集，即可进入标注页面 Step 2 进行文本标注 针对尚未进行标注的数据，通过以下方式进行标注： 选择右边标签栏中的标签。

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自动搜索作业数据集配置方式是从BOS中选取数据集。

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