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"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"
给输出数据加噪音的概率，定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术，它通过在模型的输出中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。 取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的尺度 给输出数据加噪音的尺度，定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。
适用于想自定义自己的区域模型的场景，需预先准备好区域高精度数据。 微调：在已有模型的基础上添加新数据，它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况，添加最新数据的场景。 本实践将以平台预置的区域海洋要素基模型为例，介绍盘古科学计算大模型的微调训练过程，该模型的基本信息详见表1。 表1
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 加工任务”，单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面，选择需要加工的气象类数据集，单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的加工算子请参见表1。
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 加工任务”，单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面，选择需要加工的视频类数据集，单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于视频类数据集，可选择的加工算子请参见表1。
访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 加工任务”，单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面，选择需要加工的图片类数据集，单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于图片类数据集，可选择的加工算子请参见表1。
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 加工任务”，单击界面右上角“创建加工任务”。 在“创建加工任务”页面，选择需要加工的文本类数据集，单击“下一步”。 进入“加工步骤编排”页面。对于文本类数据集，可选择的加工算子请参见文本类加工算子介绍。
Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true：仅统计输入字符串的Token数； false：统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tokens List<String> 分解出的Token列表。 token_number
据，确保数据的准确性与一致性，从而提高数据质量，为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下，数据合成可以生成新数据，扩展数据集的规模和多样性。通过增加数据的多样性，能够提升模型在各种场景下的泛化能力，增强其对未知数据的适应性。 增强模型训练的有效性
业模型的定制化流程与高效提示词构建方法，确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势，提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 Agent应用实践 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍，您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 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
理资源提高推理性能。 平台当前仅可对NLP大模型进行压缩，支持压缩的模型清单请详见《产品介绍》> “模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模
型效果的有效策略，一个好的提示词能极大地激发模型的潜能，使其在特定任务上表现出色。接下来，我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧，帮助您更好地驾驭模型，实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始： 选择合适的提示词模板 根据任务类型选择提示词模板：不同类型的任务可
设置模型部署参数信息。 计费模式 选择计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 图1 创建全球区域中期海洋智能预测部署任务 父主题： 盘古科学计算大模型微调训练实践
各节点的功能和设计思路： 开始节点：作为工作流的入口，开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本，还是包含翻译请求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值，如果超过则去重。
Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提
法部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中（仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署）。 部分模型资产支持边缘部署方式，若选择“边缘部署”： 本地挂载路径（选填）：在容器内部将卷挂载的本地路径。挂载后，容器中的应用程序可以通过这个路径访问宿主机上的数据。 资源池：
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求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
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