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审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 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
审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 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
审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 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
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
成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
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。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”，单击界面右上角“创建工程”。
调用科学计算大模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。 调用科学计算大模型 管理盘古大模型空间资产 管理盘古数据资产 管理已发布的数据集。 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产 管理预置或训练后发布的模型。 管理盘古模型资产
较和评估等操作，并对提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度，一个任务代表一个场景或一个调优需求，在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。
金的使用情况中，如何防止出现损失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加强专项资金使用情况的评估，加
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（如docx、pptx、pdf等），方便导入至知识，为Agent应用提供个性化数据支持。
自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。 自定义知识库：平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为AI应用提供自定义数据，并与之进行互动。多种格式的本地文档（支持docx、pptx和pdf等）都可以导入至知识库。 灵活
Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
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 > 提示用例管理”，单击页面右上角“创建提示用例集”。 图3 提示用例管理 在“创建数据集”页面完成数据集的上传。 图4 创建提示词评估数据集 父主题： 批量评估提示词效果
NLP大模型训练流程与选择建议”。 关于平台接入的数据格式要求，请参考《用户指南》“使用数据工程准备与处理数据集 > 数据集格式要求”。 平台上单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。
权，并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权提示 图2 配置OBS访问授权方式1 方式2：单击首页右上角“设置”，在“设置 > 授权管理”页签中，单击“一键授权”。 图3 配置OBS访问授权方式2 父主题： 准备工作
等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 在ModelArts Studio开发平台中，数据工程功能提供了完整的解决方案，用于高效构建和管理数据集，其操作流程见图1、表1。这种全面的数据准备机制，确保了数据质量的可靠性，为各类模型开发奠定了坚实的基础。 图1 数据集准备与处理流程图
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
范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。通过降水模型预测未来的降雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率，也能为可能发生的干旱提供预警，使农业部门能够及时采取措施，如推广节水技术或调整种植计划。
应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API，输入问题，将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
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。 创建原始数据集 上线原始数据集 在正式发布数据集前，需要执行上线操作。 上线原始数据集 加工数据集（可选） 创建气象类数据集加工任务
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