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保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，支持将不同来源和格式的数据导入平台，并生成“原始数据集”。 支持的接入方式：通过OBS服务导入数据。
复制ID”，可获取当前工作流ID。 单击“ > 删除”，可删除当前工作流。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时，将同步导出工作流关联的插件等配置。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
标准格式的示例如下，其中，context和target是键值对。 {"context": "你好，请介绍自己", "target": "我是盘古大模型"} 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 盘古格式的示例如下，其中，context和target是键值对。与标准格式不同，context是一个数组。
至可以活到一百岁呢！但是，因为环境的变化和一些人类的活动，中华鲟的数量变得非常少了，所以我们一定要好好保护它们。除了中华鲟，长江里还有很多其他的鱼类，比如长江刀鱼、江豚鱼等等。每一种鱼都有它们独特的生活习性和特点，它们和长江一起，构成了一个多彩多姿的水世界。那么小朋友们，你们知道
繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。 温度 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性，取值范围为0到1之间。
科技行业公司的最小利润和市值是多少？ 科技行业公司的中位利润和市值是多少？ 科技行业公司的总利润和市值是多少？ … 来源四：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，再基于大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）采用self-instruct等方式泛化出更多的业务场景数据。示例如下：
xx问题，请给我具体的xxx问题，以便我更好地解答。” 复述任务要求 可以让模型复述prompt中的要求，考察模型是否理解。 比如“现在有一个xxx任务，我会给你xxx，你需要xxxx。\n\n现在你充分理解这个任务了吗？详细解释一遍，不用举例子/请举例说明。” 父主题： 提示词写作进阶技巧
ModelArts边缘节点是ModelArts平台提供的用于部署边缘服务的终端设备。创建边缘资源池之前需先创建ModelArts边缘节点。节点创建完成后，同步下载证书和边缘Agent固件，及时将固件复制到节点上，并执行注册命令完成设备的注册。 创建边缘资源池的流程见表1。 表1 创建边缘资源池 操作步骤 说明
未来一段时间的天气和降水进行预测，具备以下优势： 高时间精度：全球中期天气要素预测模型可以预测未来1、3、6、24小时的天气情况，降水模型可预测未来6小时的降水情况。高时间精度对于农业、交通、能源等领域的决策和规划非常重要。 全球覆盖：全球中期天气要素预测模型和降水模型能够在全球
会返回任务id参数task_id，可获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求，填入域名（将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名），设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。
根据不同数据类型和业务需求进行有针对性的优化，使数据更符合训练标准，提高训练效率和精度。 确保业务需求对接 不同业务场景和模型应用对数据有不同的要求。数据加工能够根据特定业务需求进行定制化处理，确保数据满足应用场景的需求，从而提高数据和模型的匹配度，提升业务决策和模型预测的准确性。
0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图1 预置文本类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面，单击“创建标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项。创建自定义评估项时，需要将评估类别、评估项、评
0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图1 预置图片类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面，单击“创建标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项。创建自定义评估项时，需要将评估类别、评估项、评
0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图1 预置视频类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面，单击“创建标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项。创建自定义评估项时，需要将评估类别、评估项、评
件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模
等领域，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清
率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。 扰动类型 用于选择生成集合预报初始场的扰动类型，包括perlin加噪和CNOP加噪两种方式。 Peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐
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，
约束与限制 本节介绍盘古大模型服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。
可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围：[2
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