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择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项。创建自定义评估项时，需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰，填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后
择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项。创建自定义评估项时，需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰，填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后
ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了灵活且高效的空间资产管理方式。平台支持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求，自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的，确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响，从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需
知识库介绍 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
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有庞大复杂的城市事件类别体系，包含了繁多细碎的事项类别，如垃圾暴露、道路破损、围栏破损等，一个城市一般有几百种事件类别。同时，不同城市可能还有不同的标准，某城市关注某一些特定事件类别，另一个城市又关注另一些特定事件类别。因此，城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI
盘古工作空间介绍 工作空间功能旨在为用户提供灵活、高效的资产管理与协作方式。平台支持用户根据业务需求或团队结构，自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离，确保资产的安全性和操作的独立性，有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景，如不同的项目
需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务，或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 单击“下一步”，在“参数信息”页面，参照表2完成参数配置。 表2 插件参数配置说明
例（默认为 0.2，即训练集占0.8，验证集占0.2）。可选比例包括0.1、0.2、0.3、0.4。 基模型算法池 对于异常检测模型：从预定义的算法池中选择用于训练模型的算法，算法包括：["knn", "iforest", "loda", "oc"]，其中： knn表示k最近邻算法。
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access
Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用
您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。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。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图1 正常的Loss曲线：平滑下降 图2 正常的Loss曲线：阶梯下降
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场
内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻译API、大型语言模型等），可以在保证翻译效率的同时，提升翻译质量，并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利用不同的节点构建一个高效的多语言文本翻译工作流，并确
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。”
提高标注效率。 如果选择“自定义”标注项，则可自定义添加标注内容及名称，包括单层级分类、多层级分类、文本描述。 单层级分类：单层级分类是最简单的一种标注方式，通常指对视频内容进行单一的标签分类。如图1，在视频中标注场景主题类别。每个视频片段只对应一个分类标签，分类项不再进一步细分或包含更多的层次结构。
他们的成长。而且这款毛绒玩每一个细节都呈现出了无限的童真和天真，真的是太可爱了！\n\n除了可爱外，这款毛绒玩具还有一个很重要的功能，它能给孩子带来无限温暖的拥抱。当孩子感到孤独或者失落时，它就像一个亲密的好友一样，安慰着他们的心灵。就像你给亲人一个紧紧的拥抱，让他们感受到你的爱
等操作，并对提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度，一个任务代表一个场景或一个调优需求，在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词撰写
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根
为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可
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