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包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下： 包年/包月计费模式：包年/包月的计费模式是一种预付费方式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服
平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为应用提供自定义数据，并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档： 文本文档数据。支持上传常见文本格式，包括：txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分析结构化数据，包括：xlsx、xls、csv格式。
果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在高空（深海）变量的预测精度越高。 表面Loss（海表Loss） 表面Loss（海表Loss）是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。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
查看NLP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 模型训
查看CV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 模型训
件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模
失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加强专项资金使用情况的评估，加强对建设过程的监管和评估，节约
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。 图1
查看预测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 模型训
用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的
盘古大模型服务的配额限制详见表2。 表2 配额限制 资源类型 默认配额限制 是否支持调整 模型实例 ModelArts Studio平台上，单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。 是 如果希望申请提升配额，请联系客服。 功能限制 盘古大模型服务的功能限制详见表3。 表3 功能限制 功能类型
二者区别详见表3。 表3 预训练、微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性：预训练旨在让模型学习广泛的通用知识，建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练，模型可以掌握丰富的语言模式，如语言结构、词义关系和常见的句型。
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 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 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
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
义： 确保数据质量和适配性 数据发布功能通过数据评估和配比，确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求，还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证，避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配
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）。 occluded：必选字段，取值0或1，表示标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡、1表示遮挡） difficult：必选字段，取值0或1，表示标注目标是否难以识别（0表示容易识别、1表示难易识别）。 con
训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下： 行：每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列，并且顺序相同，这些行通常按照某种特定顺序排列。 列：每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致，不同列可以具有不同的数据类型。 顺序：表格中的行通常按照特定顺序排列。
创建提示词工程 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。
状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
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