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input 是 TaskInputDto object 输入数据的信息。 output 是 TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config 是 TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表4 TaskInputDto 参数 是否必选 参数类型
调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
ocx、pptx、pdf等），方便导入至知识，为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具，支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示，帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性，确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者（具有一定代码开发经验的用户）：
原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？ B：是的，我试了 B：还是不行 拼接后的微调数据格式示例： {"context":
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图像的宽度。 height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 图像的通道数是指图像中每个像素的颜色信息的维度。常用的RGB图像默认有3个通道。3通道表示彩色图像，
需支付从进入保留期开始至续费时的费用。 账户欠费后，部分操作将受限，建议您尽快续费。具体受限操作如下： 按需方式的API接口不可调用。 无法开通服务。
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
plugin_start，插件调用请求节点，表示调用插件的请求信息。 plugin_end，插件调用响应节点，表示调用插件的响应信息。 statistic_data，执行数据节点，包含本次调用的耗时信息。 summary_response，消息总结节点，包含本次调用的全量响应信息。 done，流式调用结束节点，表示流式响应结束。
集。训练数据名称需包含train字眼，如train01.csv；验证数据名称需包含eval字眼；测试数据名称需包含test字眼。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。 时序预测必须要包含一个时间列，时间列值的格式示例为 2024-05-27 或 2024/05/27
注项。 设置标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项也有所差异，可基于页面提示进行设置。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后，可以指定参与标注的人员。 标注任务可选择是否启用标注审核，
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估文本类数据集
ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估图片类数据集
Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access Key ID（AK）/Secret Access Key（S
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题： 评估视频类数据集
AI模型生成标注内容，这些内容不会覆盖原始数据集，仅作为标注人员的参考，以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后，可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的视频Ca
AI模型生成标注内容，这些内容不会覆盖原始数据集，仅作为标注人员的参考，以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后，可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的图片Ca
选择需要进行压缩的模型，可使用来自资产的模型或任务的模型。 压缩策略 例如，可使用INT8压缩策略，同等QPS目标下，INT8可以降低推理显存占用。 基本信息 任务名称 模型压缩任务的名称。 描述 模型压缩任务的描述。 参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。 父主题： 开发盘古NLP大模型
来训练模型，从而提高预测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据，而不仅仅依赖于数值模型。 中期天气要素预测模型信息见表1。 表1 中期天气要素预测模型信息 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 中期天气要素预测模型 13层（1000hpa
通用文本（/text/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求：
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