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构建部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作，步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，参考表1、图1，完成部署参数设置。 表1 区域中期海洋智能预测模型部署参数说明
模型开发 ModelArts Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts
上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集 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。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比
确保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据导入、数据加工、数据发布、模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测到模型调用，全面掌握盘古大模型的开发
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。 开发盘古大模型Agent应用 管理盘古大模型空间资产 管理盘古数据资产 管理从AI Gallery订阅或已发布的数据集。 管理盘古数据资产
标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项有所差异，可基于页面提示进行选择。 其中，“单轮问答”标注项支持“AI辅助标注”功能，若开启该功能，需要选择已部署的NLP服务作为AI辅助标注模型。 可选择开启“多人作业”功能，开启后，可选择多人协同完成作业，并增加审核功能可供选择。参考表2配置标注分配与审核。
Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130 - - - - √ √ Pangu-AI4S-Ocean_24h-3.1.0 - - - - √ √ Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 √ √ - - √ √ Pangu-AI4S-
评估文本类数据集 发布文本类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集评估标准 ModelArts Stu
在左侧导航栏中选择“能力调测”，单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”，若不填写，将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数，具体参数说明见表1。 表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强
度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 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。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例
评估视频类数据集 发布视频类数据集前，ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作，帮助用户优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作，可跳过此章节至发布视频类数据集。 创建视频类数据集评估标准 ModelArts Stu
产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速
型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 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。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用，示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果，但其效率较低且成本高昂。相对而言，机器翻译虽然在速度和成本上具备优势，但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻
手动编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能，支持接入知识库，还可增加应用的对话体验，详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 创建一个新应用。 步骤2：配置提示词 在应用中配置大模型所需的Prompt。
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
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。
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数字资产的共享，为企业级或个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节。
ngu-AI4S-Weather_1h-3.0.0模型。 表2 中期天气要素预测模型、降水模型的类型 模型名称 说明 Pangu-AI4S-Weather_Precip-20241030 2024年10月发布的版本，用于降水预测，支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3
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