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概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型（NLP大模型、科学计算大模型）在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。
全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 如果使用全球中期降水预测模型，需要选择1个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式
创建数据集发布任务，并进行正式的数据集发布操作，可用于后续的训练任务。 发布气象类数据集 开发盘古科学计算大模型 训练科学计算大模型 进行模型的训练，如预训练、微调等训练方式。 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 部署后的模型可进行调用操作。 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。
模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、部署、推理等功能，通过高效的推理性能和跨平台迁移工具，模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型
助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设？ 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？
计费项 盘古大模型分为模型订阅服务、训练服务和推理服务三个收费项。 模型订阅服务按照订阅时长计费，提供3个月与1年两种周期供客户选择，自支付完成开始计费。 数据智算服务、数据通算服务、数据托管服务按服务的单元数量和时长计费，时长精确到秒。 模型训练服务按服务的单元数量和时长计费，时长精确到秒。
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
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，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量 模型规格
步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压缩操作。压缩是指通过减少模型的参数量或计算复杂度，在尽量保持模型性能的前提下，减小其存储需求和推理时间，从而提升模型的部署效率，尤其在资源受限的环境中具有重要意义。常见的压缩方法包括剪枝、量化、知识蒸馏等。 步骤8：部署NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的部署操作。
数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了
幅度减少人工标注的工作量和时间成本。此外，AI预标注不仅提高了标注效率，还能减少人为错误，提高标注的一致性和准确性。标注质量的提高直接增强了训练数据的有效性，确保训练模型时能获得更高质量的学习数据，从而推动模型性能的提升。 数据评估：数据的质量直接决定了大模型的表现，因此，数据质
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅服务、数据托管服务、推理服务默认采用包周期计费，数据智算服务、数据通算服务、训练服务默认采用按需计费。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
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。 构建科学计算大模型训练数据要求 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 模型类别 特征要求
少后续的调整工作，快速进入模型训练阶段。 数据集发布是数据工程中的重要环节，它通过科学的数据比例调整和格式转换，确保数据集能够满足模型训练的要求。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。
的效果和可靠性。数据评估的主要意义体现在以下几个方面： 确保数据质量：通过评估数据集的准确性、完整性和一致性，用户可以及时发现并修复数据中的问题，确保数据符合训练标准。 提升模型性能：高质量的数据集直接影响模型的训练效果。通过准确的评估，用户能够确保数据集的高质量，进而提升模型的性能和精度。
数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。
数据集的删除等管理操作，使用户能够统一管理数据集资源，以便在模型训练和分析时灵活调用，确保数据资产的规范性与安全性。 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
Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中，选择所需调用的NLP大
Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发
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