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本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建预测大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。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。
本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建专业大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。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。
不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建科学计算大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。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。
不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建NLP大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。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。
本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建CV大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。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。
平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对误差的均值。它同样用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，数值越小，表明模型预测的准确性越高。 真实值和预测值 真实值和预测值在图表中的对比情况。 准确率 模型预测结果中，所有预测正确的样本占总样本的比例。数值越高，模型效果越好。 精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中，真
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“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。
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 > 自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。
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“气象 > 气象数据”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。
访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推
数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”。 创建视频类数据集流通任务 创建视频类数据集流通任务步骤如下： 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
间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
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 > 数据标注”，单击页面右上角“创建标注任务”。 在“创建标注任务”页面选择需要标注的文本类数据集，并选择标注项。 选择标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项有所差异，可基于页面提示进行选择。
流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 单个文本类数据集支持发布的格式为： 默认格式：平台默认的格式。 在默认格式中，context和target是键值对。示例如下： {"context": "你好，请介绍自己", "target":
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
Studio大模型开发平台针对视频类数据集预设了一套基础评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。 创建视频类数据集评估标准步骤如下：
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如
sdk出现json解析报错 图1 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。
言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，
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