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数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。 表1 视频类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称
发布其他类数据集 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面，选择数据集模态，如“其他
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
查看NLP大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报告”页面，可以查看评测任务的基本信息及评测概览。
在评测任务列表中，任务创建者可以对任务进行克隆（复制评测任务）、启动（重启评测任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”，可进行如下操作： 克隆。单击操作列的“ 克隆”，可以复制当前评测任务。
调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。 此外，平台配备了完善的角色权限体系，覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置，每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能，从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
数据集发布场景介绍 数据发布介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供的数据发布功能涵盖数据评估、数据配比和数据流通操作，旨在通过数据质量评估和合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，促进数据的高效流通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布
步骤1：创建应用 创建应用的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。 在Agent开发平台，单击左侧导航栏“工作台”按钮，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 输入应用名称
盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型，赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域
高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”，单击界面右上角“创建工程”。 输入工程名称、描述
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域
知识库介绍 平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为应用提供自定义数据，并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档： 文本文档数据。支持上传常见文本格式，包括：txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分
量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外，平台还支持导入其他类数据集，即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作，不支持数据加工操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB，单个压缩包大小不超过50GB，文件数量最多1000个。
果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建NLP大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
查看预测大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建预测大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
查看专业大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建专业大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 4096 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 1.0 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以采
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