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当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 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。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。
当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 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。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。
在特定任务上具有更高的准确性：微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力，微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 在一个客户服务问答系统中，可以用特定领域（如电商、保险）的对话数据对预训练模型进行微调，使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外，针对微调训练任务，平台提供了两种微调方式：
大模型”节点分支，输出“大模型”节点的回答。 图2 试运行工作流-2 多场景测试：对多种不同场景下的prompt进行测试，确保在各种情境下系统能够有效响应： 不同语言对的翻译：如图3，针对不同的语言对（如中文到法语、俄语到西班牙语），评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对
Peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候
数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 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。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。
类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 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。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。
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。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，
的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在
字符长度，若文档平均字符长度大于设置字符，则保留，反之则删除整篇文档。根据如下特征过滤： 待保留的平均句长。 词语特征过滤 词个数表示按照系统词库，对文档进行分词，分词后统计词的总个数，平均词长度为所有词的长度总和除以词总个数，两者都满足则保留当前文档。根据如下特征过滤： 待保留的词个数。
资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 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。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。
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