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图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于气象类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数，可通过右侧按钮，拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程
图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于图片类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1、表2。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数，可通过右侧按钮，拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
发，全程0代码开发，极大降低大模型开发门槛。 功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页，选择发布格式，单击“下一步”。当前支持默认格式、盘古格式、自定义格式： “默认格式”为数据工程功能支持的原始格式。 “盘古格式”为
设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页，选择发布格式，单击“下一步”。当前支持默认格式、盘古格式、自定义格式： “默认格式”为数据工程功能支持的原始格式。 “盘古格式”为
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于文本类数据集，可选择预置加工算子，请参见文本类加工算子能力清单。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数，可通过右侧按钮，拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程中，可以单击右上角“保存为新模板”将当前
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页
获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页
Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中，选择所需调用的NLP大模型，单
在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布，用户可以使用模型进行部署、推理操作。 训练完成 模型训练已经成功完成。 训练中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 训练失败 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务，在“预置服务”页签中，选择所需调用的科学计算大模型
级模型版本，支持8K训练，4K/32K推理。基于Snt9B3卡可单卡推理部署，此模型版本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。单卡部署4K模型版本支持64并发，单卡部署32K模型版本支持32并发。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
模型超参数，实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 用于天气基础要素预测，时间分辨率为3小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B3，支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_6h-20241030
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