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加工文本类数据集 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 标注文本类数据集 父主题: 加工数据集
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题: 加工数据集
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
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使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
NLP大模型 文本对话 父主题: API
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
构建科学计算大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程创建盘古科学计算大模型数据集流程见表2。 表2 盘古科学计算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 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。
Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本,支持32K序列长度推理,支持8个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作:
Pangu-NLP-N4-Chat-32K-20241130 32K 4K 2024年11月发布的版本,仅支持32K序列长度推理部署。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作:
布的版本运行速度有提升,用于天气基础要素预测,时间分辨率为24小时,1个训练单元起训及1个实例部署。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合
构建NLP大模型数据集流程 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3。 表3 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 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。
、grb1、grib1、gr2、grb2、grib2 天气数据通常包含全球或区域性的气象变量,如温度(T)、气压(P)、风速(U、V)等。在文件中,这些变量可能按时间、地理范围和气压层次进行组织。示例如下: {"geo_range": {"lat": ["-90.0", "90.0"]