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在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面，选择数据集模态，如“其他 > 自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前其他类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据
过{{num}}的散文。” 单击“确定”，再单击“确定”。 图2 配置指令 按照表1进行变量配置。 表1 数据指令变量配置 变量类型 变量名称 变量类型 变量描述 输入变量 topic string 主题 num string 字数 输出变量 output string 散文 其
使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据
设置模型部署参数信息，平台已给出默认值。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“专业大模型 > BI专业大模型”或“专业大模型 > 搜索专业大模型”。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。
步骤6：配置对话体验 为应用配置优化体验，提升用户体验。 步骤7：调试应用 调试应用的各个模块，确保其功能和表现符合预期。 Agent应用支持的模型类型为NLP大模型。 步骤1：创建应用 创建应用步骤如下： 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。
购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。 父主题： 计费FAQ
发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型 数据类型 数据评估 数据配比 数据流通 文本类 √ √ √ 图片类 √ √ √ 视频类 √ - √ 气象类 -
data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型： start，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 message，消息节点，表示模型返回的消息。 plu
应用介绍 在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。
Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者（无代码开发经验），
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“预测大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取 > 数据导入”，单击界面右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面，选择“数据集类型”、“文件格式”和“导入来源”。 对于文本类数据集，部分数据类型支持将自定义格式转换为jsonl格式，具体步骤请参见使用Python脚本转换自定义格式为jsonl格式。 图2
模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。
附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如，定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。 X-Au
使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 文件内容 文件格式
dataset file type does not match standard file type. 请检查上传的数据集文件类型与平台要求的标准文件类型是否一致。 data management query dataset data invalid. 请检查数据集中是否有异常格式的数据。
签，单击右上角“创建知识库”。 在“创建知识库”页面，填写知识库名称与描述，单击图片可上传知识库图标，单击“下一步”。 在“文件类型”页面，选择文件类型。 导入文本文档数据。支持上传txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式的文本文档，要求单个文件不超过10M。 导入
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。 场景 选择“中期天气要素预测”。 训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型，可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据集，这里数据集需为再分析类型数据，同时需要完成加工作业，加工时需选择气象预处理算子。
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