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变更计费模式 盘古大模型的模型订阅服务、数据托管服务、推理服务默认采用包周期计费，数据智算服务、数据通算服务、训练服务默认采用按需计费。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
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 > 评估标准”，平台预置的文本类数据集评估标准“NLP数据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置文本类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选择预置
ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。 创建视频类数据集评估标准步骤如下：
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 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
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。
ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下：
言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，
在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的视频类数据集，并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于视频类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1。
构建外，也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息，可以追溯数据的来源，明确数据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。 图3 设置数据版权 单击页面右下角
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保
在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的气象类数据集，并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于气象类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1。
数据加工”，单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的文本类数据集，并设置数据集的名称和描述。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于
在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的图片类数据集，并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于图片类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1、表2。
提示词工程 在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题：
实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1：在首页顶部单击“此处”，在“获取依赖服务的授权”弹窗选中授权，并单击“确认授权”。
Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提
在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理，平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在
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NLP大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如
在“创建发布数据集”页面，选择“其他”类型的数据集，当前可选“自定义”类型的数据。 图2 创建其他类数据集发布任务 当前其他类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。发布后的数据集支持重新发布和删除操作。
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