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管理CV大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 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“模型开发 > 模型训练”，可进行如下操作：
管理预测大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 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“模型开发 > 模型训练”，可进行如下操作：
0.0 2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本运行速度有提升，用于天气基础要素预测，时间分辨率为24小时，1个训练单元起训及1个实例部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方
HTTP请求方法，表示服务正在请求操作类型，包括： GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
管理科学计算大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 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“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
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 > 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“视频 > 仅视频”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
许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。 单击页面右下角“立即创建”，回退至“数据导入”页面，在该页面可以查看数据集的任务状态，若状态为“运行成功”，则数据导入成功。 如果任务状态为“运行失败”，可能由以下原因导致： 文件后缀校验不通过，需要检查文件后缀是否一致。例如，选择创建csv格式的数据集时，文件后缀应为“
String 插件Id，获取方式如下： 在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 插件”，在所需插件中单击“ > 复制ID”。 plugin_configs 是 Map<String, String> 插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true）
NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数
abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。
预测大模型训练流程与选择建议 预测大模型训练流程介绍 目前，预测大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。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
创建文本类数据集流通任务步骤如下： 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 > 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“图片 > 图片+Caption”类型的数据集。
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“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面，填写应用名称与应用描述，单击页面左
模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入，模型可能需要进行调整，以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应用阶段，除了将模型嵌入到具体业
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、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学
创建文本类数据集流通任务步骤如下： 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 > 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“文本 > 预训练文本”类型的数据集。
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
模型，使其更好地满足实际任务需求。例如，区域海洋要素预测的微调是在已有模型上添加最新数据，不改变模型结构参数或引入新要素，以适应数据更新需求。 在实际流程中，通过设定训练指标对模型进行监控，以确保效果符合预期。在微调后，评估用户模型，并进行最终优化，确认其满足业务需求后，进行部署和调用，以便实际应用。
查看预测大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时，对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值，权重是每个类别在数据集中出现的频率。这个指标用来衡量模型在各个类别上的总体性能，数值越高，表明模型性能越好。 平均精度 平均精度用于衡量模型在不同类别上的检测准确率。数值越高，表明模型性能越好。
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