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与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
训练/推理单元与算力的对应关系是什么 在创建训练任务或部署任务时，所消耗的训练单元或推理单元与算力的对应关系如下： 1个训练单元的算力为313T。 1个推理单元的算力为313T。 父主题： 大模型使用类
型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景
没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明
提示词写作常用方法论 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部
思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下： 提供相关示例：在提示词中加入类似的示例，帮助模型学习解题的模式和思路。通过这些示例，模型能够理解如何通过不同的推理步骤逐渐得出结论。
算子名称 算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片，并对图片进行结构化解析（BASE64编码）。 数据过滤 图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据加工。 图文文本长度过滤 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。
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
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型，适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成，支持常见的聚合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。
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-3.1.0”。 图1 训练配置 数据配置：选择构建微调训练任务数据集中构建的微调训练数据集，参考表1完成配置，配置示例如图2。 表1 训练参数说明 参数分类
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、
加工图片类数据集 加工图片类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集加工任务 创建图片类数据集加工任务步骤如下： 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“数据工程
加工图片类数据集 加工图片类数据集 标注图片类数据集 配比图片类数据集 父主题： 加工数据集
其中，before文件夹：包含变化前的图片，每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹：包含变化后的图片，每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹：包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件。每个像素值代表该位置对应的类别信息，类别应是连续的且从0开始。 视频分类 图片 导入
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 标注图片类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 数据标注功能支持创建标注任务、标注数据集（标注作业）、审核标注后的数据集（审核作业）与管理标注任务（任务管理）。其中，不同角色权限支持的功能及展示的前端界面略有差异，详见表1。
按标签：该场景适用于通过数据打标类加工算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成加工文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例 页面将返回至“配比任务”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。
Studio大模型开发平台针对图片类数据集预设了一套基础评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下：
发布图片类数据集 评估图片类数据集 发布图片类数据集 父主题： 发布数据集
次都会遍历整个数据集一次。取值范围：[1-1000]。 损失类型 用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的函数，提供MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）两种损失函数。 MSE对于异常值非常敏感，因为它会放大较大的误差。因此，如果您数据中没有异常值，或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚，可选择MSE。
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