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发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定
盘古大模型空间资产介绍 在ModelArts Studio大模型开发平台的空间资产中，包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础，便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产：用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息，
模型操作，如模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发和应用流程。此外，平台还提供了导入和导出功能，支持用户将其他局点的盘古大模型迁移到本地局点，这使得模型资产在不同局点间的共享和管理变得更加灵活高效。 通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资产的安全
盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台，专为开发和应用大模型而设计，旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用
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。
创建“预设任务”让模型从数据中学习，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
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服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS
资源、训练资源、推理资源，支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。 数据资源：数据通算单元适用于数据加工，用于正则类算
登录“我的凭证 > 访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
在默认格式中，context和target是键值对。示例如下： {"context": "你好，请介绍自己", "target": "我是盘古大模型"} 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”。 在盘古格式中，context和target是键值对。与默认格
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，选择“盘古大模型 > NLP大模型 > 预训练”。 选择基础模型，可选“从资产选模型”、“从任务选模型”，在弹窗中支持从“本空间”或“其他空间”选择预训练好的NLP大模型，单击“确定”。 其余参数配置等步骤同创建NLP大模型预训练任务。
停止计费 包周期服务到期后，保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，支持将不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式：通过OBS服务导入数据。
数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。 从AI Gallery订阅的数据资产。 除了用户自行发布的数据集，平台还提供了从AI Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字
为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标
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。 例如，在数学问题中，可以通过展示从问题解析到公式应用再到最终解答的完整过程，帮助模型理解问题解决的逻辑。
作为预测目标变量。 训练集&验证集比例 将数据集划分为训练集和验证集。填写验证集的比例（默认为 0.2，即训练集占0.8，验证集占0.2）。可选比例包括0.1、0.2、0.3、0.4。 基模型算法池 对于异常检测模型：从预定义的算法池中选择用于训练模型的算法，算法包括：["knn"
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> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId>
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。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
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