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修改当前空间名称与描述。 可查看当前空间的创建时间。 单击右上角“删除”，可删除当前空间。 删除空间属于高危操作，删除前请确保当前空间不再进行使用。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
开始节点配置步骤如下： 拖动左侧任意节点至画布中，以显示开始节点。 单击画布中的开始节点以打开节点配置页面。 开始节点的参数默认已配置，不支持修改开始节点的参数。 图1 开始节点配置图 大模型节点配置说明 大模型节点提供了使用大模型的能力，可在节点中配置已部署的模型，用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。
插件”页面。 单击“ > 复制ID”，可获取当前插件ID。 单击“ > 删除”，可删除当前插件。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该插件不再使用。 导出、导入插件 平台支持导出和导入插件。 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。
order的取值要限定在[\"ASC\",\"DESC\"]。\n4.dimensions-caption中的值要限定在参数-类型-解释表中\n\n以下是你的思考过程：\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":
建的空间。 模型训练发布完成后，可以通过导出模型功能将本局点训练的模型导出，导出后的模型可以通过导入其他局点盘古大模型，导入至其他局点进行使用。 以从环境A迁移模型到环境B为例： 登录环境B的ModelArts Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型”页面，单击右上角的“导入模型”。
应用”页面。 单击“ > 复制ID”，可获取当前应用ID。 单击“ > 删除”，可删除当前应用。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该应用不再使用。 导出、导入应用 平台支持导出和导入应用。导出应用时，将同步导出应用关联的插件和工作流等配置。 登录ModelArts Studio大模
与鲁棒性。 优化举例： 某数据集中，盐度（S）变量在下载过程中存在数据块缺失与数据块偏移的问题，如图1、图2，导致在训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。在删除异常数据后，如图4，盐度正常收敛。因此在训练过程中存在损失波动较大的情况，可以考虑数据异常的情况。 图1 盐度数据偏移与缺失样例-1
须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩，她聪明伶俐，让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒，他的智慧和博学让李晓深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇
复制”，可复制当前工作流。 单击“ > 复制ID”，可获取当前工作流ID。 单击“ > 删除”，可删除当前工作流。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时，将同步导出工作流关联的插件等配置。 登录ModelArts Studio大模
Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本，支持32K序列长度推理，支持8个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应
的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行加工。
要求的复杂业务场景。 在编排工作流时，可以使用以下节点进行功能设计： 开始节点：开始节点是工作流的起始节点，用户输入的信息由开始节点传入。 结束节点：结束节点是工作流的最终节点，用于定义整个工作流的输出信息。 大模型节点：用于在工作流中引入大模型能力。 意图识别节点：用于根据用户
过滤不适当内容 ：大模型的训练数据可能包含不适当或有害的内容。使用自然语言处理工具和规则集来检测并过滤掉这些内容，以确保训练数据的安全性和道德性。 同质数据处理 ：同质的数据可能导致模型的偏倚和过拟合。可以使用哈希算法或文本相似度测量方法来检测并去除重复的数据条目。 典型的数据加工方法及示例见表1
写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。
验证集选择的时间区段需要满足表2对应关系，请相应地延长验证集的时间区段时长。 数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对微调数据进行加工
验证集选择的时间区段需要满足表2对应关系，请相应地延长验证集的时间区段时长。 数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对数据进行加工，防
觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标
Pangu-AI4S-Weather_24h-3.1.0 2025年1月发布的版本，用于天气基础要素预测，时间分辨率为24小时，1个训练单元起训及1个实例部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同
路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。
能力扩展：平台可以集成多种插件，插件能够有效扩展Agent的能力边界。 预置插件：平台当前为用户提供了“Python解释器”插件，支持开发者直接将插件添加到Agent中，丰富Agent的能力。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。
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