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创建多语言文本翻译插件 准备工作 提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台，切换区域至华北-北京四，在“总览”页面下方开通“文本翻译”服务。 图1 开通文本翻译服务 操作流程 创建多语言文本翻译插件的流程见表1。 表1 创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址
细化的控制。 表2 角色定义 角色名称 角色描述 超级管理员 订购服务的用户，具备当前平台下对所有工作空间的所有权限。 管理员 对工作空间有完全访问权，包括查看、创建、编辑或删除（适用时）工作空间中的资产，同时拥有添加、移除所在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技
欠费说明 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行，因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的，当余额不足以支付当前费用时，账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源，因此无
1)，数值越高质量越好，评分>0.05可认为是视频基础质量较高的视频。 美学评分 从内容（吸引人，清晰度）、构图（目标物位置良好）、颜色（有活力，令人愉悦）、光线（光线明显有对比度）、轨迹（连续、稳定）等维度评价视频美感得分。分值范围(0, 1)，数值越高美感越好，评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS（对象存储服务），然后通过平台提供的“数据导入”功能，将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下： 上传数据至OBS：将本地数据上传至OBS服务，请详见通过控制台快速使用OBS。
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址，通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 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 >
理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.0.0 2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本模型运行速度有提升，用于降水预测，支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.1.0 2025年1月发布的版本，用于降水预测，支持1个实例部署推理。
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
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”。
构建微调训练任务 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面进行配置。 训练配置：按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-3
通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外，相比直接输出答案，分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”，用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次，生成多个推理路径及答案，选择一致性最高的结果作为最终答案。
训练参数优化 科学计算大模型的训练参数调优可以考虑学习率参数，学习率（Learning Rate）是模型训练中最重要的超参数之一，它直接影响模型的收敛速度和最终性能： 学习率过高，会导致损失在训练初期快速下降，但随后波动较大，甚至出现NaN（梯度爆炸）的问题。 学习率过低，会导致
API NLP大模型 科学计算大模型 Agent Token计算器
流经中国11个省市自治区和两个特别行政区,最终注入东海。\n长江中典型的鱼类有:鲢鱼、鳙鱼、草鱼、鲤鱼等。" //第一轮答案 }, { "content": "途径的省份列2个，并说明有哪些人文风景" //第二轮问题 },
估用户模型，并进行最终优化，确认其满足业务需求后，进行部署和调用，以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有：全球中期天气要素模型、降水模型、区域中期海洋智能预测模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型选择建议： 科学计算大模型的全球中期天气要素
优化提示词 模型训练完成之后，优化提示词是一种可以继续优化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
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