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Agent开发 应用 工作流 父主题： API
提示词写作实践 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
旨在通过数据质量评估与合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，并促进数据的高效流通与应用。 数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。 数据配比：将多个数据集按照特定比例关系组合并发布
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
权限。 模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作，但是不能创建或者删除计算资源，也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限，其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限，其余角色不具备。
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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。 父主题：
看模型的所有历史版本及操作记录，从而了解模型的演变过程。同时，平台支持一系列便捷的模型操作，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。
行有针对性的优化，使数据更符合训练标准，提高训练效率和精度。 确保业务需求对接 不同业务场景和模型应用对数据有不同的要求。数据加工能够根据特定业务需求进行定制化处理，确保数据满足应用场景的需求，从而提高数据和模型的匹配度，提升业务决策和模型预测的准确性。 提升数据处理效率 通过平
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行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 NLP大模型选择建议 选择合适的NLP大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型可处理最大Token长度，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-BI-4K-20241130 2024年11月发布的版本，支持4K序列长度推理，支持4个推理单元部署。
Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 父主题： 训练科学计算大模型
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“.csv”。 文件内容校验不通过，需要检查上传的文件数据格式是否正确。可以在“创建导入任务”页面下载数据样例进行比对。 使用P
极大值抑制阈值 在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 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。
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。 发布数据资产至AI Gallery 登录ModelArts
大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SFT中获得的知识，生成准确而全面的回答。然而，依赖通用大模型自身知识来回答问题，在某些垂直领域应用中会面临挑战： 通用大模型的原始训练语料中针对特定垂直领域的数据较少，导致在这些领域的问答表现不佳。 某些垂直领域拥有大量高价值的私有数据，但这些数据未被通用大模型吸纳。
数据质量：若数据格式没有问题，仍然发现模型效果不好，您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如，随着对话轮数的增加，模型出现了遗忘，可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少，建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题： 大模型微调训练类问题
不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异，以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称 可处理最大上下文长度 可处理最大输出长度 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-
Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古科学计算大模型规格 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130
发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。 表2 请求Header参数（APPCode认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Apig-AppCode 是 String APPCode值。 用于获取操
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。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有：全球中期天气要素模型、降水模型、区域中期海洋智能预测模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型选择建议：
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