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生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样； 输出格式：口播如下： xxx 方法二：产品介绍可以来源于真实的产品信息，也可以通过in-context-learning方式生成。示例如下： 大模型输入： 你是一个广告策划，你的工作是为不同的产品写宣传文案。
全球中期天气要素预测：通过该模型可以对未来一段时间的天气进行预测。 全球中期降水预测：通过该模型可以对未来一段时间的降水情况进行预测。 模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型包括1h分辨率、3h分辨率、6h分辨率、24小时分辨率模型，即以起报时刻开始，分别可以逐1h、3h、6h、24h往后进行天气要素的预测。
在基于事实的问答场景，可以使用较低的回复随机性数值，以获得更真实和简洁的答案；在创造性的任务例如小说创作，可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率
将“核采样”参数调小至0.1，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后，可以通过“文本对话”API调用NLP大模型，调用步骤如下： 登录ModelArts
因此，一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下： 在“Prompt builder”模块，可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 示例如图2，您可以依据模板进行填写。 图2
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
Backend timeout. 请求超时。 请检查原调用请求是否过于频繁，如果是并发过大，可以通过重试机制解决，在代码里检查返回值，碰到这个并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求；也可以后端检查上一个请求结果，上一个请求返回之后再发送下一个请求，避免请求过于频繁。 请与技术支持确认，API是否已完成部署。
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 支持mp4、avi视频格式上传，所有视频可以放在多个文件夹下，每个文件夹下可以同时包含mp4或avi格式的视频。 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 事件检测 视频+json 数据源
与大模型节点相连的后序节点可以直接引用该输出。 参数类型：输出参数的类型，可选String、Integer、Number、Boolean。 描述：对于该输出参数的描述。 输出格式：支持输出的格式包括文本、Markdown、JSON。 添加分支 可以添加新的分支ELSE IF，新分支的配置方式与IF分支相同。
原始数据往往包含噪声、缺失值或不一致性，这会直接影响模型训练效果。通过数据清洗操作，可以有效去除无效信息、填补缺失数据，确保数据的准确性与一致性，从而提高数据质量，为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下，数据合成可以生成新数据，扩展数据集的规模和多样性。通过增加数
本生成问答对。 图1 预训练文本类数据集合成指令参数配置示例 其中，各参数介绍如下： 变量取值：输入参数的各个变量取值。取值可以是数据集中的字段变量，也可以自定义变量值。 保存至任务输出参数（可选）：该参数为输出的结果。由于输出结果为问答对形式，因此生成的问题必须选择context参数，回答必须选择target参数。
在文本框中输入问题，单击“命中测试”，页面下方将展示多条匹配的内容，并按照匹配分值降序排列。 用户可以根据分值与匹配到的信息数量来评估当前知识库是否满足需求。 单击“查看历史”，可以查看用户输入的历史问题。 父主题： 创建与管理知识库
表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分析结构化数据，包括：xlsx、xls、csv格式。 无论是文本文档、演示文稿，还是电子表格文件，用户都可以轻松地将数据导入知识库，无需额外的转换或格式处理。 父主题： 创建与管理知识库
选择验证集中的部分时间数据，验证集数据不能跟训练集数据重合。 层次 设置训练数据的层次信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除高空层次，训练任务将根据配置的层次信息重新训练模型。 高空变量 设置训练数据的高空变量信息。在“预训练”场景中，可以添加或去除新的高空变量，选中后会在变量权重中增加或移除该变量，训练任务将根据配置的高空变量重新训练模型。
的多样性和代表性。这样可以避免过度偏向某一类数据，保证模型能够学习到多种特征，提升对各种情况的适应能力。 多格式支持 对于文本类、图片类数据集，平台支持多种数据发布格式，包括“默认格式”、“盘古格式”，以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换，用户可以确保数据与特定模型（如盘古大模型）兼容，并优化训练效果。
NLP预置模型使用流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，用户可根据所需提交试用申请，申请通过后才可以试用盘古大模型功能。 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 正式使用盘古大模型服务前，需要完成服务的订购操作。 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权
数据集中的内容不支持，请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常，是否可以访问OBS桶数据。 数据清洗 dataset is not online. 数据清洗使用的数据集未上线，请先执行上线操作。 invalid
在训练Agent所需的NLP大模型时，可以开启此参数。通过调整训练数据中的Prompt，引导模型在特定领域或任务上生成更符合预期的回答。 在使用此参数前，请先联系盘古客服，调整Prompt和训练数据。 模型保存步数 每训练一定数量的步骤（或批次），模型的状态将会被保存。可以通过以下公式预估已训练的数据量：
如果用户具备多个空间的访问权限，可在页面左上角单击切换空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情，修改空间名称与描述，还可以对不需要的空间实现删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 单击左侧导航栏的
102053 提示词模板有误时触发该错误码。 检查提示词模板是否格式有误。 103004 大模型推理失败时触发该错误码。 请检查模型服务是否可以正常运行。 插件节点 101741 插件组件初始化失败。 检查插件组件配置，可能为校验报错。 101742 工作流插件节点参数类型转换时出错。
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