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文本类清洗算子能力清单 数据清洗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清洗操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等，不同训练方式所需要使用的数据见表1，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1
查看科学计算大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 标注文本类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建文本类数据集标注任务步骤如下： 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
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
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":
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户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
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
视频类清洗算子能力清单 数据清洗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、打标签和评分等。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。 平台支持视频类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 ModelArts 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。
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large 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。
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不
ensemble_noise_method String 集合预报的加噪方式。 ensemble_noise_perlin_scale Double 集合预报的Perlin加噪scale。 ensemble_noise_perlin_octave Long 集合预报的Perlin加噪octave。 ensemble_noise_perlin_x
数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能，涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作，旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准，是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练
创建NLP大模型评测任务 创建NLP大模型评测任务前，请确保已完成创建NLP大模型评测数据集操作。 预训练的NLP大模型不支持评测。 创建NLP大模型自动评测任务 创建NLP大模型自动评测任务步骤如下： 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。
订购盘古大模型服务 订购模型与资源 ModelArts Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源，支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
多用肯定句，少用否定句，比如“你不能A -> 你必须保证^A”，“你不能生成重复的问题 -> 你需要保证生成的问题的多样性”。 中文里的形容词+名词结构需要加“的”，少了“的”模型有时候会难以理解。例如，真实场景，它可能理解为truth situation而不是true situation。 搭结构
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