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和分析时灵活调用，确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的
大模型微调训练类 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
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。 当数
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。 当数
参数提取：开启后，可增加输出参数的配置，并对参数中文名进行额外配置。关闭参数提取，输出为用户最近一轮（即回答当前提问器）的对话输入。 中文名称：若开启“参数提取 > 是否提取”功能，可额外配置中文名称。 参数校验：可自定义参数校验规则对输出参数规范性进行校验。规则包括参数名称、校验类型及校验规则。
在左侧导航栏中选择“空间资产 > 数据”。 单击数据资产（状态为“未发布到Gallery”）操作列的“发布到Gallery”，对数据资产进行发布。 在“发布到AI Gallery”页面填写AI Gallery资产名称与描述，选择可订阅区域约束与可看范围，单击“确定”，发布数据资产至AI
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。 当数
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据加工任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后，单击“启动加工”，将启动加工任务。 当数
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-NLP-BI-4K-20241130 2024年11月发布的版本，支
在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类加工算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成加工文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例
租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。
NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”，其中，云上部署指算法部署
Authentication Required 请求要求代理的身份认证，与401类似，但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Timeout 服务器等待请求发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码，
模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型
视频。 支持视频的格式包括常见的mp4/avi格式文件，每个视频时长要大于128s，FPS>=10，用annotation.json对文件进行标注。 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个，示例如下所示： 具体的json标注文件参考： { 'version':
和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 模型开发工具链 模型开发
默认值：0 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用，促使模型使用更多样化的词汇进行表达。 默认值：0 历史对话保留轮数 选择“文本对话”功能时具备此参数。表示系统能够记忆的历史对话数。 默认值：10 如图1，输入对话，单击“生成”，模型将输出相应的回答。
高空Loss（深海Loss）和表面Loss（海表Loss）的综合Loss。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 高空Loss（深海Loss） 高空Loss（深海Loss）是衡量模型在高空层次变量或在深海变量预测结果与真实结果之间差距的指标。
测”、“区域中期海洋智能预测”、“全球中期海洋生态智能预测”、“全球中期海浪智能预测”。 全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”，其中，云上部署指算法部署至平台提供的资源池中
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