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配置服务访问授权 配置OBS访问授权 ModelArts Studio大模型开发平台使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。
数据参考格式如下： 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 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 > 提示用例管理”，单击页面右上角“创建提示用例集”。 图3 提示用例管理 在“创建数据集”页面完成数据集的上传。
在“创建标注任务”页面选择需要标注的视频类数据集与标注项，单击“下一步”。 如果选择“视频Caption”标注项，则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容，不会覆盖原始数据集，供标注人员参考，以提高标注效率。 可选择开启“多人作业”功能，开启后，可选择多人协同完
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
发布视频类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布视频类数据集。 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
发布文本类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对文本类数据集预设了一套
请写一篇关于人工智能助手的文章。 人工智能助手：未来生活的智慧伴侣 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经从科幻小说走进了现实世界，并逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。在众多AI应用中，人工智能助手以其便捷性和智能化成为了人们工作和生活中的得力帮手。 一、什么是人工智能助手？
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
预览提示词效果 提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变
标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项有所差异，可基于页面提示进行选择。 其中，“单轮问答”标注项支持“AI辅助标注”功能，若开启该功能，需要选择已部署的NLP服务作为AI辅助标注模型。 可选择开启“多人作业”功能，开启后，可选择多人协同完成作业，并增加审核功能可供选择。参考表2配置标注分配与审核。
发布图片类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片类数据集预设了一套
Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模
通信和交互。 URI获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。
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，数据的获取、加工、合成、标注、配比、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 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台
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，涵盖了数据加工、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。 数据加工 通过专用的加工算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练
surface_features：地表特征变量列表，例如气压（P）、温度（T）、风速（U、V）。 upper_air_layers：高空气压层列表，例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features：高空特征变量列表，例如湿度（Q）、温度（T）、风速（U、V）、高度（Z）。
annotations，train，val文件夹。annotations文件夹下用train.json和val.json记录训练集和验证集标注，train和val文件夹下保存具体的图片，示例如下所示： ├─annotations │ train.json │
署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 使用“能力调测”功能 调用API接口 “能力调测”功能支持用户直接调用已部署的预置服务，使用步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击
构建部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作，步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，参考表1、图1，完成部署参数设置。 表1 区域中期海洋智能预测模型部署参数说明
步骤2：创建并配置多语言文本翻译插件 创建并配置多语种翻译插件步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击“AGENT开发”，将跳转至Agent开发平台。 图5 AGENT开发 在Agent开发平台，单击左侧导航栏“工作台”，在“插件”页签，单击右上角“创建插件”。 输入插件名称及插件描述，配置完成单击“下一步”。
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