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领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型
过程中提供必要的地表特性信息，暂时不支持添加和去除。 其中，LAND_MASK是一个二维数组，通常用于表示模型网格中每个单元格是否是陆地。SOIL_TYPE是指地表土壤的分类，它影响土壤的物理和化学特性，如土壤的水分保持能力、热容量和导热性。 资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。
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 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。
围。例如，您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有接口的调用权限，但是不希望他们拥有训练模型或者访问训练数据的权限，那么您可以先创建一个IAM用户，并设置该用户在盘古平台中的角色，控制对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户（子用户）没有任何权限，
rlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x
题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需
鉴权参数名和密钥来源参数名。 API Key：API Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息，配置请求参数和响应参数信息。
全球范围，纬度90N~-90S，经度0W~360E。 训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 训练数据一般可通过公开数据集获取，例如ERA5。ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。
3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练NLP大模型
机器翻译插件，连接提问器组件和插件组件，再连接插件组件和结束组件。 图10 添加插件 单击插件组件，按照图11，进行参数配置，单击“确定”。 图11 配置文本翻译插件参数 鼠标拖动左侧“大模型”组件至编排页面，连接意图识别组件和该组件，再连接该组件和结束组件。单击该组件进行配置操作。
获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的NLP大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 图1 获取调用路径和部署ID 获取项目ID。在页面右上角“我的凭证”，在“API凭证”页面可获取项目ID。 图2 获取项目ID 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
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