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Agent开发平台的工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。
微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指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
模型训练的标准，是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成
"target":"当然可以，基于你的兴趣，我推荐你阅读《自动驾驶的未来》。"}] 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 问答排序 jsonl、csv jsonl格式：context表示问题，targets答案1、2、3表示答案的优劣顺序，最好的答案排在最前面。 { "context":"context内容"
多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加
数据发布功能通过数据评估和配比，确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求，还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证，避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比，帮助用户按特定比例组合多个数据集，确
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 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。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单
拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1，数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差，数值越小，表明模型预测的精度越高。 平均绝对误差 平均绝对误差
训练CV大模型 CV大模型训练流程与选择建议 创建CV大模型训练任务 查看CV大模型训练状态与指标 发布训练后的CV大模型 管理CV大模型训练任务 CV大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古CV大模型
训练预测大模型 预测大模型训练流程与选择建议 创建预测大模型训练任务 查看预测大模型训练状态与指标 发布训练后的预测大模型 管理预测大模型训练任务 预测大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古预测大模型
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缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制，难以有效处理较为复杂的工作流。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括：大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点。
数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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
平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 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。 频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时，对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值，权重是每个类别
间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型
看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
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