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</dependency> Python 使用pip安装。 #回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels
进行清洗、转换、提取和过滤等操作，以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。 通过这一过程，用户能够优化数据质量，去除噪声和冗余信息，提升数据的准确性和一致性，为后续的模型训练提供更高质量、更有效的输入。数据加工不仅仅是对数据的简单处理，它还针对不同数据类型和业务场景进行有针对性的优化。
包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础，便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产：用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息，包括数据格式、大小、配比比例等。同时，平台支持数据集的删除等管理操作，使用户能够统一管
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
模型操作，如模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发和应用流程。此外，平台还提供了导入和导出功能，支持用户将其他局点的盘古大模型迁移到本地局点，这使得模型资产在不同局点间的共享和管理变得更加灵活高效。 通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资产的安全
管理科学计算大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
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，用户训练模型时如果使用较特殊的数据集，ModelArts Studio大模型开发平台支持导入用户自定义的数据集。 例如，在训练CV类算法（如图片分类、图片分割、图片检测等任务）时，用户需使用“其他”类型的数据集。 其他类数据集可直接
在“参数配置”中，配置输入参数和输出参数。 输入参数 表7 输入参数 参数名称 说明 参数名称 输入参数名称从插件元信息中导入，用户无需手动添加。 取值 支持“引用”和“输入”两种类型。 引用：支持用户选择工作流中已包含的前置组件输出变量值。 输入：支持用户自定义取值。 输出参数 输
确保标注结果经过验证和质量控制，提升数据的可靠性和可用性。同时，平台支持对视频类和图片类数据集进行AI预标注，标注员可以在此基础上进行审核和修正，从而有效减少人工标注的工作量，并保证原始数据集内容的完整性。 通过这些功能，平台不仅降低了标注成本，还为用户提供了灵活的定制化服务，
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
网页标签符号<p>。 特殊符号，比如● █ ◆。 乱码和无意义的字符�����。 自定义正则过滤 删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治、机密和知识产权等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度，对长度范围内的数据进行保留。
数据加工”，单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的文本类数据集，并设置数据集的名称和描述。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于文
数据加工”，单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的图片类数据集，并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于
3254 The requested resource does not exist. 资源不存在。 请检查调用API时projectId和deploymentId是否填写正确。 PANGU.3259 NLP service status is not running or have
作，包括模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期，提高资产管理效率。 管理模型资产 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏“空间资产 > 模型”中可以查看当前空间和预置的模型资产，如果有
使用API调用NLP大模型 模型部署成功后，可以通过“文本对话”API调用NLP大模型。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径（URI） 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions
署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围：[2
撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手，需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时，可以通过批量替换{{l
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