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ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。
环境变量 用户在组件代码中定义的外部环境变量。 标签 部署服务的自定义标签信息，为Key-Value格式。 如果使用视频解码、视频抽帧类算法，CPU和内容推荐设置为4CPU，8092M内存，若算法需要使用Ascend设备运行，可将数量设置为1。
在“基本配置”中选择数据用途、数据集可见性、使用场景和格式配置，“格式配置”选择发布格式为“盘古格式-思维链”。 填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认”，发布数据集。 详细数据发布步骤请见配比并发布数据集。 父主题： 盘古NLP模型蒸馏实践
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 发布模型 开启自动发布 开启自动发布后，模型训练完成的最终产物会自动发布为空间资产，以便对模型进行压缩、部署、评测等操作或共享给其他空间。 基本信息 名称 训练任务名称。
通用能力：主要包含通用领域的数据集评测任务，如文本分类、逻辑推理、情感分析、问答系统等任务。 行业能力：主要包含特定领域的数据集评测任务，如金融实体识别、金融文本分类、金融内容生成等任务。 模型评测维度与标准： 完整性：确定大模型的响应是否完全解决用户的问题。
通用能力：主要包含通用领域的数据集评测任务，如文本分类、逻辑推理、情感分析、问答系统等任务。 行业能力：主要包含特定领域的数据集评测任务，如金融实体识别、金融文本分类、催收意图识别等任务。 模型评测维度与标准： 完整性：确定大模型的响应是否完全解决用户的问题。
ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。
在“创建合成任务”页面，选择需要合成的数据集，选择合成内容与预期合成条数，如图1，系统指定预期合成条数则为数据集初始数据条数。
订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 发布模型 开启自动发布 开启自动发布后，模型训练完成的最终产物会自动发布为空间资产，以便对模型进行压缩、部署、评测等操作或共享给其他空间。 基本信息 名称 训练任务名称。
plog日志分级如下： DEBUG：记录模型训练过程中代码的执行流、变量状态、参数的变化等。 INFO：记录模型训练过程中的运行信息，通常包括一些重要的状态变化、执行的关键步骤、模型训练进度等。 WARNING：记录模型训练过程中的告警信息，可用于识别潜在的问题或异常情况。
Code：代码节点。 Loop：循环节点。 Plugin：插件节点。 Mcp：MCP服务节点。 Message：消息节点。 Questioner：提问器节点。 Input：输入节点。 SetVariable：变量赋值节点。 Aggregation：变量聚合节点。
FineWeb Edu数据集下载界面 金融行业预训练数据（IndustryCorpus2）： IndustryCorpus2在IndustryCorpus的基础上进一步升级和迭代，基于原有数据，引入了更多高质量的数据源，如pile、bigcode、open-web-math等数学和代码数据
