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配置OBS访问授权步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1：在首页顶部单击“此处”，在弹窗中选择授权项，并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权 方式2：单击首页右上角“设置”，在“授权管理”页签，单击“一键授权”。 父主题： 准备工作
型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 大模型微调训练类问题
全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息，平台已给出默认值。
适配具体的订购项。 图1 选择开发场景 在“模型资产”页面，参考表1完成模型资产的订购。 表1 模型资产订购说明 模型分类 模型订阅 计费方式 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基模型 盘古-NLP-N1-基础功能模型 包年/包月（1~9个月，包年为1年） 盘古-NLP-N2-基模型
者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率的方式来解决。 图4
预测大模型训练流程与选择建议 预测大模型训练流程介绍 目前，预测大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前，CV大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API 在Postman中新建POST请求，并填入模型调用路径，详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式，包括Token认证和AppCode认证。其中，AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时，原有Toke
对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个节点，包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势
获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API 在Postman中新建POST请求，并填入模型调用路径，详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式，包括Token认证和AppCode认证。其中，AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时，原有Toke
[category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表，每个类别对应一个 label，用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。
数据配比”，单击界面右上角“创建配比任务”。 在“数据集选择”页签选择需要配比的文本类数据集（至少选择两个），单击“下一步”。 在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的
"role": "system", "content": "请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。" }, { "role": "user", "content":
性和泛化能力。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、
择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 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
择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 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
用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。 扰动类型 用于选择生成集合预报初始场的扰动类型，包括perlin加噪和CNOP加噪两种方式。 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
择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 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
error。 根据对应error message信息确定具体出错的参数定义。 105005 插件定义不合法。 插件定义时的数据不合法，例如字段定义超出最长长度，具体根据error message判断。 105008 插件内部错误。 请联系客服解决。 105010 插件运行时鉴权出错。
域知识从数据形态上又可以分为非结构化与结构化数据。对于非结构化数据，如文档，可以利用大模型+外挂检索库（如Elastic Search）的方式快速实现问答系统，称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术方案。检索增强生成方案被大量
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