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布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产
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 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
数据集的质量。平台预设了多种数据类型的基础评估标准，用户可以直接使用这些标准，也可以根据具体的业务需求创建自定义的评估标准。通过这种灵活的配置方式，用户能够根据不同的应用场景和目标，精确地评估和优化数据质量，确保数据在进入模型训练阶段之前达到高标准，进而提升模型的性能和效果。 数据集评估标准介绍
求。通过平台提供的数据发布功能，用户能够根据具体任务需求，灵活选择和定制数据发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续的模型训练和应用部署奠定坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持发布操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见发布文本类数据集。
本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 4096 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 1.0 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以
本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以
步处理并最终输出答案，展示在前端界面。 在该框架中，query改写模块、中控模块和问答模块由大模型具体实现，因此涉及到大模型的训练、优化、部署与调用等流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现，也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Sea
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 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
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