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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
SUCCEEDED：表示任务运行成功。 FAILED：表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto
盘古科学计算大模型调优实践 模型调优方法介绍 数据预处理优化 训练参数优化 评估模型效果 调优典型问题 父主题： 模型调优实践
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，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
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
SUCCEEDED：表示任务运行成功。 FAILED：表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
设置部署模型时所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 图1 创建全球区域中期海洋智能预测部署任务 父主题： 盘古科学计算大模型微调训练实践
训练参数优化 科学计算大模型的训练参数调优可以考虑学习率参数，学习率（Learning Rate）是模型训练中最重要的超参数之一，它直接影响模型的收敛速度和最终性能： 学习率过高，会导致损失在训练初期快速下降，但随后波动较大，甚至出现NaN（梯度爆炸）的问题。 学习率过低，会导致
aly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。
优化思路是从最简单的情形出发，逐步迭代调整提升模型效果，通过实验发现和确认合适的数据量，以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题： 盘古科学计算大模型调优实践
盘古科学计算大模型微调训练实践 微调场景介绍 构建微调训练任务数据集 构建微调训练任务 构建部署任务 微调典型问题 父主题： 模型训练实践
构建微调训练任务数据集 获取源数据 科学计算大模型微调训练所需的数据为气象再分析数据。 气象再分析数据集是利用现代数值天气预报模型和数据同化系统，对过去的观测数据进行重新处理后得到的。这些数据集可以是全球范围的，也可以是特定区域的。再分析数据集的目的是通过整合历史观测数据和现代计算技术，提供一个完整、
微调场景介绍 盘古科学计算大模型的区域海洋要素模型，可以对未来一段时间海洋要素进行预测。可为海上防灾减灾，指导合理开发和保护渔业等方面有着重要作用。 目前，区域海洋要素模型支持微调、预训练两种操作： 预训练：可以在重新指定深海变量、海表变量、以及深海层深、时间分辨率、水平分辨率以
aly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到1，值越接近1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。
如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒，涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算，虽然这些参数共同作用生成输出，但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程，或者在模型输出后追问模型，帮助我们分析错误的根因。例如： “我注意到你犯了xxx的错误，请解释得出该结论的原因。”
流执行的结果。 调用工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务的过程中，建议开启“安全护栏”功能，以保证内容的安全性。
可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等，否则可能会直接嫁接前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。
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