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发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。 表1 科学计算大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。
并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，
发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“NLP大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。
通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提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
发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页签，模型列表单击“调用路径”，获取该模型的请求URI。 图2 预置模型的调用路径
发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页签，模型列表单击“调用路径”，获取该模型的请求URI。 图2 预置模型的调用路径
确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project
并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。 多用肯定句，少用否定句，比如“你不能A
与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件样例 时序 csv 数据为结构化数据，包含列和行，每一行表示一条数据，每一列表示一个特征，并且必须包含预测目标列，预测目标列要求为连续型数据。 目录下只有1个数据文件时，文件无命名要求。
org/project/rouge-score/）进行问答对的过滤。 下表列举了该场景常见的数据质量问题，以及相对应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据问题与清洗策略 序号 数据问题 清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理，删除或者修改对应的内容，或者直接过滤掉整条数据。
测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据，而不仅仅依赖于数值模型。 中期天气要素预测模型信息见表1。 表1 中期天气要素预测模型信息 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 中期天气要素预测模型 13层（1000hpa, 925hpa
数据集评估场景介绍 数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中，数据评估是确保数据质量的关键步骤，直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确
默认值为false，如果开启搜索增强，请赋值为true。 表4 moderation_config 参数 参数类型 描述 black_glossary_names String 黑名单词库列表。 white_glossary_names String 白名单词库列表。 question_moderation
需求。例如，短视频口播场景要求文风可以引起观众兴趣、不丢失产品特点且可以引导观众购买。 微调数据清洗： 下表中列举了本场景常见的数据质量问题以及相应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。
确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 响应参数 状态码： 201 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tasks Array of tasks objects 创建的作业列表。 表8 tasks 参数 参数类型 描述 id String 创建的作业ID。 请求示例
surface_features：海表特征变量列表，例如海表高度（SSH）、温度（T）、风速（U、V）。 under_sea_layers：深海层列表，例如500m、400mPa等。 under_sea_features：高空特征变量列表，例如海盐（S）、温度（T）、海流速率（U、V）。
altokens 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数
集合预报的CNOP初始扰动数量。取值范围：[2, 350]。 响应参数 状态码： 201 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tasks Array of tasks objects 创建的作业列表。 表8 tasks 参数 参数类型 描述 id String 创建的作业ID。 请求示例
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