介绍深度神经网络解决语言处理中的序列标注问题及构建深层循环神经网络技巧
构建分析器:基于预置模版进行分析器的配置和调试,构建对于场景的专属分析器 评估分析器:通过构建数据集对分析器效果进行评估,提供分析器优化依据和效果定量指标 部署分析器:提供可调用的API分析服务,支持在数据管道等应用调用,并且监控调用情况 前提条件 项目所绑定的资源组中有Ray类型的数据处理实例和通用资源队列,并且所属项目的模型服务中LLM模型已经启动(例如:projectName-deepseek_model_server
若有业务数据,您可将业务数据输入部分与Prompt模板结合,输出部分作为Response,贴合业务场景的数据集通常训练效果更佳。若无业务数据,您可结合场景编写一些Prompt,作为无标注数据使用。 数据上传与高效标注 :请将符合要求的数据集上传至平台。若标注信息不完整,您可根据实际情况在平台上灵活选择标注方式:在线标注、多人标注和众测标注。
Nsight System使用示例 以手写数字数据库MNIST作为训练数据集,使用PyTorch框架进行神经网络训练。通过Nsight System对训练过程进行性能分析,进而找到性能瓶颈,指导优化训练过程。 1、下载训练所需的数据集和脚本 数据集采用MNIST,训练脚本我们采用该位置的PyTorch代码,基于单块NVIDIA Volta GPU我们将完成多batches和epochs的训练。
本平台 支持对 文本数据集 进行灵活的增强操作,支持分步生成多样化的Prompt和高质量的Response训练数据,改善模型训练效果。 数据增强适用场景 1. 数据量不足或标注成本高 小样本学习:当训练数据量极少时,数据增强可快速便捷生成大量样本,缓解数据稀缺问题。 标注成本敏感:在需要大量标注数据的任务中,通过自动批量生成Response可减少人工标注数据需求。 2.
平台已有数据集 支持选择相同数据格式的有标注数据集版本。 个人账户图片数据集总数限制:≤10万张,需扩容可 提交工单 。
运营工具 该模块为用户提供统一的会话运营工具,便于对效果和数据进行持续监控和调优。 相关名词解释 标注:会话标注指为用户问法匹配相应的会话类型。匹配类型包括:多轮意图、问答、闲聊。 NLU分析:自然语言理解分析,可以实现对文本的意图、问答、闲聊、实体、态度、情感识别。
页面F12可查) clusterId string 是 聚类Id(需标注的数据的聚类id,页面F12可查) source string 是 当前匹配来源 null:未匹配;task_base: 任务式会话;faq: 问答;chat : 闲聊;clarity : 澄清;(需标注的数据的来源,页面F12可查) typeId string 是 当前匹配的数据Id,比如匹配问答,就是标准问Id typeIdValue
平台已有数据集 支持选择相同数据格式的非空数据集版本。 支持选择相同数据格式的非空数据集版本。 以上所有步骤完成后,即可导入数据至数据集。
labelType int 是 类型:0 :未标注;3 :暂不处理 keyword string 是 关键词 3、返回值 参数名 类型 父节点 备注 code int HTTP状态码 time long 时间 msg string 状态信息 data T total int data 总数 pn int data 页码 ps int data 页面大小 list list data 数据大小 clusterId