检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
过规范操作和审批的，必须严格按照使用资金的监管属性，统一管理各类资金，精细、规范、稳健。在内部管理上，应加强信息通报、关联跨部门协调机制，提高管理精神与管理水平，优化执行方法，简化管理程序，创造良好的运作环境，以推进社会建设事业的合理发展。"} 数据量级要求：综合三个模块，本场景
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, 10]。 ensemble_forecast_features 否 String 集合预报的输出
核以及标注任务移交。针对文本和图片类数据集，平台还提供AI预标注功能。利用盘古大模型的智能能力，显著降低人工标注的工作量和成本，从而显著地提高标注效率。 数据评估：平台支持对处理后的文本、图片、视频等多种格式数据进行质量评估，并预置了基础的评估标准，用户可以直接使用预置标准或创建
它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里*25公里的空间。 数据驱动：全球中期天气要素预测模型和降水模型使用历史天气数据来训练模型，从而提高预测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据，而不仅仅依赖于数值模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息见表1。 表1 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息表
大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力，能够沉淀行业经验，并更高效、准确地获取信息。
人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在平台中，空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源，包括数据资产和模型资产。这些资产是用户在平台上进行开发和管理的基础
言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（P
如果选择“视频Caption”标注项，则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容，不会覆盖原始数据集，供标注人员参考，以提高标注效率。 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
NLP大模型选择建议 选择合适的NLP大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型可处理最大Token长度，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 此外，不同类型的NLP大模型在训练过程中，读取中文、英文内容时，字符长度转换为Token长度的转换比有所不同，详见表2。
抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。 金融场景下，NL2JSON能力可以有效消除用户语义歧义性，提高数据处理的灵活性和便利性，降低人力开发成本、提升交付效率和查询性能，同时赋能精细化运营。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型
1xgb（表示使用3个LightGBM算法、2个随机森林算法和1个XGBoost算法）。 推荐的模型个数 指定从推荐模型中选择的模型个数，以提高模型的多样性并提升最终性能。 推荐模型的数量范围为0到20，设置为0表示不使用推荐模型。 例如，基模型算法池中有5个LightGBM（LG
如果选择“图片Caption”标注项，则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容，不会覆盖原始数据集，供标注人员参考，以提高标注效率。 单击“下一步”，可查看效果预览。 单击“下一步”，参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明
视频类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
工作流介绍 Agent开发平台的工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
文本类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 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
查看NLP大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 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 > 模型评测”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报告”页面，可以查看评测任务的基本信息及评测概览。
使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景
创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务步骤如下： 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 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
