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横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题： 标注数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工视频类数据集 加工图片类数据集 加工气象类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
创建并管理盘古工作空间 盘古工作空间介绍 创建并管理盘古工作空间 管理盘古工作空间成员 父主题： 准备工作
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布视频类数据集 发布图片类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用文本对话（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [
创建图片类数据集标注任务 创建图片类数据集标注任务前，请先完成创建图片类数据集加工任务。 创建图片类数据集标注任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角
创建视频类数据集标注任务 创建视频类数据集标注任务前，请先完成创建视频类数据集加工任务。 创建视频类数据集标注任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，每个数据点都有一个时间戳，表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子
数据工程常见报错与解决方案 数据工程常见报错及解决方案请详见表1。 表1 数据工程常见报错与解决方案 功能模块 常见报错 解决方案 数据获取 File format mismatch, require [{0}]. 请检查创建数据集时使用的数据，与平台要求的文件内容格式是否一致。
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层
模型开发 ModelArts Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts
使用推理SDK 安装SDK 使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装
数据集标注场景介绍 数据标注概念 数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途
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