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删除应用属于高危操作，删除前，请确保该应用不再使用。 导出、导入应用 平台支持导出和导入应用。导出应用时，将同步导出应用关联的插件和工作流等配置。 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“下一步”，选择发布格式，填写名称，选择数据集可见性，单击“下一步”。 如果评测盘古大模型， 需要在流通数据集时，将数据集格式发布为“盘古格式”。 选择“资源配置”，并单击“确定”。待任务状态为“运行成功”后，单击“启动”，生成“发布数据集”。 父主题： 评测NLP大模型
评估模型效果 训练作业完成后，可以通过平台提供的评估指标评估模型的效果，查看模型指标步骤如下： 使用最终租户登录ModelArts Studio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”。 单击训练完成的模型，可在“训练结果”页面查
调用工作流 工作流试运行成功后，可以使用API调用该工作流。 获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 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“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 >
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
删除应用属于高危操作，删除前，请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时，将同步导出工作流关联的插件等配置。 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。
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。
进入“加工步骤编排”页面。对于视频类数据集，可选择的加工算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 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
进入“加工步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的加工算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
进入“加工步骤编排”页面。对于图片类数据集，可选择的加工算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
进入“加工步骤编排”页面。对于文本类数据集，可选择的加工算子请参见文本类加工算子介绍。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图1 预置视频类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面，单击“创建标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项
据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图1 预置文本类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面，单击“创建标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项
据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图1 预置图片类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面，单击“创建标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项
构，自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离，确保资产的安全性和操作的独立性，有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景，如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求，划分出多个工作空间，实现资产的精细化管理与有序调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。
原始数据往往包含噪声、缺失值或不一致性，这会直接影响模型训练效果。通过数据加工操作，可以有效去除无效信息、填补缺失数据，确保数据的准确性与一致性，从而提高数据质量，为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下，数据合成可以生成新数据，扩展数据集的规模和多样性。通过增加数
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或
图4 多场景测试-复杂对话场景 优化Prompt设计：从prompt设计维度来看，可以通过以下方式进行优化： 清晰的输入指令： 在翻译场景中，明确的输入指令将提升工作流的运行效果。例如：prompt可以设计为：请将以下中文句子翻译成英文：“我喜欢吃苹果”。通过这种明确的指令，更容易生成准确的翻译结果。
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