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工作流”页面。 单击“ > 复制”，可复制当前工作流。 单击“ > 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。
在Postman中新建POST请求，并填入调用路径（API请求地址）。 参考图8填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为获取的Token值。 图8 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 仅图片 tar、图片目录 图片：支持jpg、jpeg、png、bmp类型。 ta
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅
标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
数据集版权。训练模型的数据集除用户自行构建外，也可能会使用开源的数据集。数据集版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息，可以追溯数据的来源，明确数据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。
科学计算大模型-海洋模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 海洋模型 Agent开发-应用 创建好Agent应用后，可以调用该API，传入问题，执行Agent应用，得到Agent执行的结果。 应用 Agent开发-工作流 创建好工作流后，可以调用该API，传入问题，执行工作流，得到工作流执行的结果。
权限。 模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作，但是不能创建或者删除计算资源，也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限，其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限，其余角色不具备。
极大值抑制阈值 在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。
大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SFT中获得的知识，生成准确而全面的回答。然而，依赖通用大模型自身知识来回答问题，在某些垂直领域应用中会面临挑战： 通用大模型的原始训练语料中针对特定垂直领域的数据较少，导致在这些领域的问答表现不佳。 某些垂直领域拥有大量高价值的私有数据，但这些数据未被通用大模型吸纳。
数据发布：平台提供了数据评估、数据配比、数据流通的发布操作，旨在通过数据质量评估与合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，并促进数据的高效流通与应用。 数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。 数据配比：将多个数据集
的请求URI。 图2 预置模型的调用路径 获取Agent应用请求URI。 单击左侧导航栏“Agent开发”，进入“工作台 > 应用”页面，选择需要部署的应用，单击“ > 调用路径”。 在“调用路径”页面可获取Agent应用请求URI。 父主题： 使用前必读
Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源，支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。 数据资源：数据通算单元适用于数据加工
用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题： 产品功能
敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系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，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持分析历史数据中的特征与类别的关系，学习出一种映射规则或函数，然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。
以查看模型的所有历史版本及操作记录，从而追踪模型的演变过程。同时，平台支持一系列便捷操作，包括模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期，提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式： 预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。
估、数据配比和数据流通操作，旨在通过数据质量评估和合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，促进数据的高效流通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布为适合使用的格式，还要求根据任务需求评估数据集效果，并科学调整数据比例，确保数据集在规模、质量和内容上符合模型训练的标准。
Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 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。
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