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调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用该功能调用部署后的预置服务对区域海洋要素等场景进行预测。 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 可调用科学计算API接口对区域海洋要素等场景进行预测。 使用API调用科学计算大模型 数据工程使用流程 ModelArts
状态是否存在异常，如果仍无法解决请联系服务技术支持协助解决。 PANGU.3267 qps exceed the limit. QPS超出限制。 请降低请求频率。 PANGU.3278 required api parameter is not present. 请求参数丢失。
模型持续优化： 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2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty）
g文件，标注图采用同名同尺寸的png文件。其中，标注图上的每个像素值对应原图中像素的类别，且每个类别的值需连续且从0开始，表示不同的物体或区域类别。例如，假设有一张原图为IMG_20180919_114732.jpg，对应的标注图为IMG_20180919_114732.png，
index：生成的文本在列表中的索引，从0开始。 usage usage object 该参数可以帮助用户了解和控制模型的使用情况，避免超出Tokens限制。 表7 choices 参数 参数类型 描述 message message object 生成的文本内容。 index Integer
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，但也需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新，资源消耗更少，但模型的表达能力可能受到限制。 Agent微调 在训练Agent所需的NLP大模型时，可以开启此参数。通过调整训练数据中的Prompt，引导模型在特定领域或任务上生成更符合预期的回答。
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