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估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）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。
用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在
与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，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。
引导模型分析：如果没有直接的示例或现有示例不适用，可以引导模型首先进行“详细分析”，然后再给出答案。这意味着在提示词中明确要求模型逐步分析问题的各个方面，帮助模型消耗更多的计算资源进行全面推理。这样，模型能够在多个推理步骤后得出更准确的结论，而不是直接跳到最终答案，减少了过度简化或跳跃推理的可能性。
标，定位其位置并确定其类别。适用于各种任务，如：积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。 父主题： 训练CV大模型
32K N2 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 32K N4 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 4K版本：4096 32K版本：32768 评测NLP大模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB，目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为：3-1000条。
服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTPS的新版本协议。 200 OK 服务器已成功处理了请求。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求，但未处理完成。
个，示例如下所示： 具体的json标注文件参考： { 'version': 'dataset_name_v.x.x',// 数据集版本信息。 'classes': [category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表，每个类别对应一个
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 Age
模型资产：模型资产包括用户试用、订购或在平台上训练后发布的模型，这些模型统一存储在模型资产中，便于集中管理。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录，从而了解模型的演变过程。同时，平台支持一系列便捷的模型操作，如模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发和应用流程。此外，平台
示例，该合成任务实现利用预训练文本生成问答对。 图1 预训练文本类数据集合成指令参数配置示例 其中，各参数介绍如下： 变量取值：输入参数的各个变量取值。取值可以是数据集中的字段变量，也可以自定义变量值。 保存至任务输出参数（可选）：该参数为输出的结果。由于输出结果为问答对形式，因
频率加权交并比是指模型在预测多个类别时，对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值，权重是每个类别在数据集中出现的频率。这个指标用来衡量模型在各个类别上的总体性能，数值越高，表明模型性能越好。 平均精度 平均精度用于衡量模型在不同类别上的检测准确率。数值越高，表明模型性能越好。 平均交并比
MESSAGE，消息节点，表示工作流执行过程中流式返回的消息。 WORKFLOW_NODE_MESSAGE，节点调试信息，当debug开启时可以看到各个节点响应。 WORKFLOW_FINISHED，全量响应节点，表示最终模型回复的全量信息。 ERROR，错误节点，表示工作流执行错误信息。
统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语
在大规模数据集的构建过程中，ModelArts Studio大模型开发平台的数据工程功能为用户提供了极大的灵活性和高效性，确保了数据处理的各个环节都能紧密协作，快速响应不断变化的业务需求和技术要求。 平台支持的数据类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持的数据类型
盘古大模型是否可以自定义人设？ 如何将本地的数据上传至平台？ 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传？ 如何查看预置模型的历史版本？ 更多 大模型微调训练类 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？
为应用添加工作流技能。 步骤5：添加知识库 为应用添加知识库。 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
NLP大模型开发流程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了NLP大模型的全流程开发支持，涵盖了从数据处理到模型训练、压缩、部署、评测、调用的各个环节。 NLP大模型开发流程见图4、表4。 图4 NLP大模型开发流程图 表4 NLP大模型开发流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码，请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
文本对话 功能介绍 基于文本对话功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 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
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