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"feature_3": 923.0984447151, "feature_4": 837.6293168679 }, { "feature_1": 712.3825532408,
}, { "context": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...], "feature_1": [
请求示例 { "data": [ { "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ...
surface_features：海浪特征：有效波高（SWH）。 父主题： 数据集格式要求
], "feature_2": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...], "feature_3": [ 864.1618041992188
请求示例 { "data": [ { "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ...
请求示例 { "data": [ { "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ...
{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ...
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{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ...
请求示例 { "data": [ { "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ...
在左侧导航栏中选择“系统管理与统计 > 应用接入”，单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中，选择已部署好的大模型，单击“确定”。 在“应用接入”列表的“API Key”操作列中可获取API Key值。
表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。慢思考模型的数据相比快思考模型的数据新增了思考部分的内容。
在左侧导航栏中选择“系统管理与统计 > 应用接入”，单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中，选择已部署好的大模型，单击“确定”。 在“应用接入”列表的“API Key”操作列中可获取API Key值。
{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx } ] } 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。
当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布文本类数据集
", "4_vae_feature_shape": [16, 32, 90, 160], "4_vae_feature_length": 16} video_fn：视频路径名称，视频名称需要与文件夹内的视频名一致。 prompt：视频描述的短文本。
": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...], "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125
示例如下（表示不同特征feature1,feature2在固定时间间隔的值）： feature1,feature2,target 10.5,20.3,100 10.6,20.5,101 10.7,20.7,102 10.8,20.9,103 10.9,21.0,104 从OBS导入
盘古行业NLP大模型介绍 盘古行业大模型在盘古NLP大模型的基础之上结合了垂直行业的海量数据，配套MA Studio平台和工具链，可化解特定行业数据构建难、模型效果调优难、场景能力评测难三大难题，助力行业客户更快、更优构建专业大模型。
