评估难例效果，完成任务 当您对难例完成确认后，您可以根据本轮次预标注的结果是否满意，判断您是否还需要进入下一轮难例筛选阶段，如果满意本轮难例的预标注效果，系统将自动为您系统其他的未标图片打标签。 中止任务 当您在任务运行中想要中止任务时，可实时点击标注页面右上方【中止任务】按钮，任务将被提前结束。 其他操作提示 在智能标注任务中，有任务上限吗？

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评估难例效果，完成任务 当您对难例完成确认后，您可以根据本轮次预标注的结果是否满意，判断您是否还需要进入下一轮难例筛选阶段，如果满意本轮难例的预标注效果，系统将自动为您系统其他的未标图片打标签。 中止任务 当您在任务运行中想要中止任务时，可实时点击标注页面右上方【中止任务】按钮，任务将被提前结束。 其他操作提示 在智能标注任务中，有任务上限吗？

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通过 ReAct 框架，大模型将被引导生成一个任务解决轨迹，即观察环境 - 进行思考 - 采取行动。观察和思考阶段被统称为推理（Reasoning），而实施下一步行动的阶段被称为行动（Acting）。每一步推理过程中，都会详细记录，这也改善了大模型解决问题时的可解释性和可信度。 在推理阶段，模型对当前环境和状态进行观察，并生成推理轨迹，从而使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。

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优化一个EasyDL零售版的商品检测模型，可以分为以下几个步骤进行： 前提 - 正确采集实景图和单品图，并正确标注实景图 补充实景图 - 使用EasyDL零售版提供的模型优化工具 ( 云服务数据回流 ) 补充实景图 补充SKU单品图 - 上传SKU识别不好的角度的单品图 重新训练模型 - 补充好数据后用新旧数据一起重新训练模型 重新发布模型 - 将新训练的模型版本发布为API后测试模型效果 重复优化

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表二 节点说明 节点类型 节点说明 Leader Node 是主节点，主要进行元数据管理、查询解析和查询计划生成，以及集群任务调度作业管理，可以设置为1或者3，推荐生产环境设置3个Leader Node。

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State 作业的阶段。 - PENDING: 作业正在等待在队列中调度。 - WAITING_TXN: 等待分界事务 ID 前的导入任务完成。 - RUNNING: 正在进行历史数据转换。 - FINISHED: 作业成功完成。 - CANCELLED: 作业失败。 Msg 如果作业失败，显示失败信息。 Progress 作业进度。仅在 RUNNING 状态下显示。进度以 M/N 的形式显示。

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SQL 建模方式绑定图表数据的调试 使用 SQL 方式绑定图表数据时，点击「调试」即可看到如下的调试窗口： SQL 方式的调试弹框分为以下几个部分: 数据调试结论：这里的信息代表现有的 SQL 数据绑定配置是否能成功的拉取到数据，如果有问题会提供报错信息 POST 的数据：这里显示了 POST 到后端的数据，包含了各种参数如 「过滤条件参数」 、 「下钻参数」 、 「联动参数」 、 「URL 参数」

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步骤 2：下载模型 我们提供了 4 个不同训练阶段的 RT-1 模型 checkpoint，您可以根据需要选择下载： 模型版本 训练阶段 适用场景 推荐度 RT-1-X 多任务联合训练（完全收敛） 正式评估、效果对比 强烈推荐 RT-1-Converged 单任务完整训练（40万步） 正式评估、基线对比 推荐 RT-1-15% 训练中期（约5.8万步） 训练过程分析、中间效果查看 一般 RT-1-Begin

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