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可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例，核采样控制生成文本的多样性和质量： 当“核采样”参数设置为1时，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1
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。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面，选择数据集模态，如“气象 > 气象数据”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。
平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为应用提供自定义数据，并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档： 文本文档数据。支持上传常见文本格式，包括：txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分析结构化数据，包括：xlsx、xls、csv格式。
应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例
盖全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便地构建自己的模型和应用。
知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试，以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配，最终输出与查询相关的信息，并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下： 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。
"V", "Z"]} geo_range：定义了数据覆盖的地理范围，纬度（lat）从-90.0到90.0，经度（lon）从0.0到360.0。 time_range：数据的时间范围，时间戳格式为毫秒数。 total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_featur
以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [ { "role": "system", "content": "请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。"
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费，数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费，训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外，平台还支持导入其他类数据集，即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作，不支持数据加工操作。 父主题： 数据集格式要求
预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 训练服务 训练服务 按需计费 训练单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。 包周期计费 训练单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 推理服务 推理服务 包周期计费 推理单元 预付费，按照订单的购买周期结算
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费。 数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费。 训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 两种计费方式不能共存，只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题： 计费FAQ
Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true：仅统计输入字符串的Token数； false：统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tokens List<String> 分解出的Token列表。 token_number
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值，如果超过则去重。
Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 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。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 知识库”页面。 单击所需知识库，进入详情页面。
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。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 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。 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。 参数填写完成后，单击“立即部署”。
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。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，
{1:'apple', 2:'orange', 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
{1:'apple', 2:'orange', 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： 训练预测大模型
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