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登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中，选择所需调用的
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务，在“预置服务”页签中，选择所需调用的科学计算大
使用“能力调测”调用NLP大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力，在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明
状态码 HTTP状态码为三位数，分成五个类别：1xx：相关信息；2xx：操作成功；3xx：重定向；4xx：客户端错误；5xx：服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。
视频类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集，创建时支持导入mp4或avi格式文件，同一文件夹下mp4或avi格式的所有视频文件会被同时上传导入，具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子，算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1 图文类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述
在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表2。 表2 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本，上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。
如果使用全球中期降水预测模型，需要选择1个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 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。 边缘部署：算法部署至客户的边缘设备中。
选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。若关闭，推理服务可能会有违规风险，建议开启。 选择类型
应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导
受技术等多种因素制约，盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求，例如NLP大模型，请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议”。 关于平台接入的数据格
数据工程所包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，涉及从不同来源和格式的数据导入到平台。ModelArts Studio大模型开发平台提供多种高效灵活的数据接入方式，支持本地上传、通过OBS服务将数据导入平台。平台支持的多种数据类型包括文本、图片、视频等，能够满足不同行业和业务需求的多样
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的加工操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。 表1 文本类加工算子能力清单 算子分类 算子名称
使用“能力调测”调用科学计算大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海
Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务的过程中，建议开启“安全护栏”功能，以保证内容的安全性。
上线加工后的文本类数据集 加工后的文本类数据集需要执行上线操作，用于后续的数据标注、评估、发布任务，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”，在数据集操作列单击“上线”，执行上线操作。 单击数
创建视频类数据集评估任务前，请先完成创建视频类数据集加工任务。 创建视频类数据集评估任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。 图2
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估，步骤如下：。 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 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
创建视频类数据集标注任务前，请先完成创建视频类数据集加工任务。 创建视频类数据集标注任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角“创建标注任务”。 图2
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