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雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率，也能为可能发生的干旱提供预警，使农业部门能够及时采取措施，如推广节水技术或调整种植计划。 代码助手 在软件开发领域，编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。
盘古大模型具备强大的学习能力，能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知识和术语，从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力，为各行业企业和机构带来了极大的便利。它们可以根据具体需求，利用盘古大模型构建或优化业务流程，提高工作效率，降低运营成本，并为客户提供更精准、个性化的服务。
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 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导，您将快速熟悉平台的核心能力，探索多种应用场景，从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 快速入门 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话
自定义格式：用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据，提升数据获取的灵活性和可扩展性。 通过这些功能，用户可以轻松将大量数据导入平台，为后续的数据加工和模型训练等操作做好准备。 数据加工：平台提供了数据清洗、数据合成、数据标注的加工操作，旨在确保原始数据能够满足各种业务需求和模型训练的标准。
数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。 支持视频的格式包括常见的mp4/avi格式文件，每个视频时长要大于128s，FPS>=10，用annotation.json对文件进行标注。
通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物
Studio大模型开发平台，支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式以及支持多种文件格式导入，确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据清洗：平台提供强大的数据清洗功能，可以对文本、视频、图片、气象类型的数据进行数据提取、过滤、转换、打标
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 加工数据集 清洗数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处
该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。 支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用
提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
中的任务。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 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
本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，然后利用大模型（如盘古提供的任意规格的基础功能模型）采用self-instruct等方式，泛化出更多的业务场景数据。 方法一：在大模型输入的Pro
买之前，您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照实际使用时长计费。 在购买后，如果发现当前计费模式无法满足业务需求，您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。 计费项 盘古大模型的计费项由模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源费用组成。了解每种计费项的详细信息，请参考计费项。
加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工文本类数据集 清洗文本类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的
使得权重值趋于较小，从而提高模型的泛化性能。 滑动平滑训练 一种训练策略，通过在模型预测的标签上添加少量噪声来避免过拟合，常用于提升模型在测试数据集上的泛化能力。 极大值抑制阈值 在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关
已添加插件 步骤4：添加工作流 应用支持添加工作流技能。工作流支持通过画布编排的方式，使用插件、大模型等不同节点的组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排。 如果需要添加工作流，请确保已完成编排工作流操作。 添加工作流的步骤如下： 在“技能 > 工作流”模块，单击“添加”。 在“添加
通过提示词的优化来达到提升模型输出效果的目标。 什么是好的提示词 好的提示词内容明确且具体，能够指导语言模型稳定输出有效、无害的文本，帮助业务高效完成任务和达成任务目标。 接下来介绍几种常用的提示词写作常用方法论。 打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似
如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考：
加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工气象类数据集 清洗气象类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗气象类数据集 发布气象类数据集 流通气象类数据集
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