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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文本类数据集评估任务。 创建文本类数据集评估标准步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估
单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。 在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件，可以与原始数据进行比对，查看加工前后的差异。 在“数据血
发布预测类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 预测类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据
上线标注后的图片类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后，需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注
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视频类数据集评估任务。 创建视频类数据集评估标准步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估
发布视频类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据
发布气象类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据
获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 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 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图1
集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。
用盘古NLP大模型创建Python编码应用 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2：配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3：添加预置插件 本样例场景实现应用的插件配置。 步骤4：配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5：调试应用 本样例场景实现应用的调试。
击“重新生成”，观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数
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： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估
模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。
各个方面，帮助模型消耗更多的计算资源进行全面推理。这样，模型能够在多个推理步骤后得出更准确的结论，而不是直接跳到最终答案，减少了过度简化或跳跃推理的可能性。 分步推理与反馈：通过分步推理，模型能够在每个步骤后检查和修正自己的思考过程。 例如，在给定一个复杂的逻辑推理问题时，可以要
盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式：文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 发布图片类数据集操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据
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，集中存储和统一管理的方式有助于提升操作效率，并确保资源的规范性与安全性。 数据资产：数据资产是指用
华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。 Go SDK支持go 1.14及以上版本。 .NET SDK适用于.NET Standard 2.0及其以上版本；C# 4.0及其以上版本。 NodeJs
视为模型资产并存储在空间资产内，方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录，从而追踪模型的演变过程。同时，平台支持一系列便捷操作，包括模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期，提高资产管理效率。 管理模型资产 登录ModelArts
问题一：问答场景问题，针对文档库中的内容可以回答的问题，模型的最终回答不符合预期。 解决方案：首先进行问题定位，确定是未检索到相关文档，还是检索到相关内容但模型理解错误。如果未检索到相关文档，则需从入库内容优化、提高检索精度、过滤无关内容等方面进行检索优化。如果检索内容正确，但模型回复不符合预
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