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管理盘古数据资产 数据资产介绍 数据资产是指在平台中被纳入管理、存储并可供使用的数据集。 数据资产包含以下两种形式： 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。
如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下： 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 > 数据加工 > 配比任务”，单击界面右上角“创建配比任务”。 在
气象类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集，该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针
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，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（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不
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，
数据加工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。 平台支持文本类数据集的加工操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤、数据打标四类，文本类加工算子能力清单见表1。 表1 文本类加工算子能力清单 算子分类
推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，比如长度、随机性、创造性、多样性、准确性、丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，表1提供了典型推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 典型推理参数的建议和说明 推理参数
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
图片类数据集支持发布的格式为： 标准格式：如图1，平台默认的格式。该格式的数据集可发布到资产中，但下游模型开发不可见。 图1 图片类数据集标准格式示例 盘古格式：如图2，训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”，该数据集将被用于ModelArts Studio大模型开发平台的模型开发中使用。 图2
推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 大模型使用类问题 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的单个文件进行上传 训练/推理单元与算力的对应关系是什么 提示词工程类 如何让大模型按指定风格或格式回复
判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的
应用介绍 在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。
随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供一些基本信息，大模型就能生成需求的文案，从而大大提高文案的质量和效率。
Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工文本类数据集
数据工程操作流程见图1、表1。 图1 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 加工数据集 加工数据集 通过专用的加工算子对数据进行预处理，确保数据符合模型
Studio大模型开发平台，单击“AGENT开发”，将跳转至Agent开发平台。 图5 AGENT开发 在Agent开发平台，单击左侧导航栏“工作台”，在“插件”页签，单击右上角“创建插件”。 输入插件名称及插件描述，配置完成单击“下一步”。 图6 创建插件 为保证插件检索的效果，平台限制插件
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。 Verification failed. Please check the content format is consistent with the template requirements. 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。
ModelArts Studio平台上，单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。 是 如果希望申请提升配额，请联系客服。 功能限制 盘古大模型服务的功能限制详见表3。 表3 功能限制 功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足
缺失值处理：若微调数据有缺失值，需将缺失值处理成nan。 导入微调数据至平台 用户可以将存储在OBS服务的数据或本地数据导入至ModelArts Studio平台。 本案例以导入OBS服务中的数据为例，导入微调数据至平台的步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
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