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天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double 集合预报
创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中海洋类模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 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
user。 如果需要模型以某个人设形象回答问题，可以将role参数设置为system。不使用人设时，可设置为user。在一次会话请求中，人设只需要设置一次。 content表示对话的内容，可以是任意文本。 messages参数可以帮助模型根据对话的上下文生成合适的回复。 数组长度：1
续费 包周期服务到期后，您可以通过手动续费来延长服务的有效期。 包周期服务到期后，如果在保留期结束前未完成续费，后续则不能再对已过保留期的服务进行续费操作，需重新购买对应的服务。
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情
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在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情
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
基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本（/text/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没有生成过AK/
9, "max_tokens": 600 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了，您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于接口，您可以从响应消息部分看到返回参数及参数说明。 父主题： 如何调用REST API
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 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
模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较大的训练轮数，反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有
质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置文本类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选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
质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置视频类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选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
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。 请注意，温度和核采样的作用相近，
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