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撰写提示词 创建提示词工程 撰写所需提示词 预览提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
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。
导出”。若无导出选项，请确认该空间是否为当前用户创建的空间。 选择需要导出的模型，应设置导出模型时对应的导出位置（OBS桶地址），添加从环境B中下载的用户证书。设置完成后单击“确定”导出模型。 图3 导出模型 导入盘古大模型至其他局点 导入盘古大模型至其他局点前，请确保当前空间为该用户所创建的空间。 导入模型
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型
数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围，特别是在处理数值型数据时（如归一化或标准化）。 去噪处
dk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency>
获取图片类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告，帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下： 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
平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置，用户可以轻松创建Agent应用，快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能，支持用户存储和管理数据，并与AI应用进行互动。支持多种格式的本地文档（
上线加工后的图片类数据集 加工后的图片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。
上线标注后的图片类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后，需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下： 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
提示词写作实践 提示词工程介绍 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
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题
视频类加工算子能力清单 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、打标签和评分等。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。 平台支持视频类数据集的加工操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
文本类加工算子能力清单 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。
图片类加工算子能力清单 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
通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access Key ID（AK）/Secret Access Key（SK）加密的方法来验证某个请求发送者身份。 父主题： 安全
气象类加工算子能力清单 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
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