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导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 在数据导入过程中，平台仅支持通过OBS服务导入文件夹类型的数据，而不支持直接导入单个文件。 您需要将文件整理到文件夹中，并选择该文件夹进行上传。 父主题： 大模型使用类问题
按照表1进行变量配置。 表1 数据指令变量配置 变量类型 变量名称 变量类型 变量描述 输入变量 topic string 主题 num string 字数 输出变量 output string 散文 其中，输出变量的“变量描述”字段为大模型理解的内容，需仔细填写。 图3 配置变量
object 是 目标对象信息，包括被标注物体的类别、姿态、是否被截断、是否识别困难以及边界框信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，取值0或1，表示标注内容是否被截断（0表示被截断、1表示没有截断）。
集，推动AI应用的成功落地。具体功能如下： 数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台，支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式以及支持多种文件格式导入，确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。
盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 在盘古格式中，context和target是键值对。与默认格式不同，context是一个数组，示例如下： {"context":["你好，请介绍自己"],"target":"我是盘古大模型"} 创建文本类数据集流通任务 创建文本类数据集流通任务步骤如下：
后将其部署和调用，用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 表1 CV大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2
选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 表1 预测大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 该模型属于分类模型，用于预测离散类别，可以应用于各种分类任务。
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”。 在“格式配置”选择发布格式。当前其他类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据
练。通过数据加工，用户能够快速构建高质量的数据集，推动大模型的成功开发。 支持数据加工的数据集类型 当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据清洗 数据合成 数据标注 文本类 √ √ √ 图片类 √ - √ 视频类 √ - √ 气象类
mpletions 请求消息头 附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如，定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。
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”。 在“格式配置”选择发布格式。当前预测类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据
常见问题，若在评测过程中出现如下问题，可以参考解决： 问题一：JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案：对于这几种情况，需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例，同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于
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”。 在“格式配置”选择发布格式。当前气象类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据
数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如，当前是第三轮对话，数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题，答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。
在“创建部署”页面，参考表1完成部署参数设置。 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”。 场景 选择模型场景，分为“全球中期天气要素预测”、“全球中期降水预测”、“全球中期海洋智能预测”、“区域中期海
表2 大模型节点配置说明 配置类型 参数名称 参数说明 参数配置 输入参数 参数名称：参数的名称长度必须大于等于1个字符，并且字符只允许为下面三种类型： 字母（A-Z或a-z） 数字（0-9） 特殊字符：_ 类型、值：支持“引用”和“输入”两种类型。 引用：支持用户选择工作流中已包含的前置节点的输出变量值。
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“专业大模型 > BI专业大模型”或“专业大模型 > 搜索专业大模型”。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。
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。
步骤6：配置对话体验 为应用配置优化体验，提升用户体验。 步骤7：调试应用 调试应用的各个模块，确保其功能和表现符合预期。 Agent应用支持的模型类型为NLP大模型。 步骤1：创建应用 创建应用步骤如下： 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。
Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者（无代码开发经验），
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