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平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。该模块提供预训练、全量微调、LoRA微调等。 模型评测：为了确保模型的实际应用效果，平台提供了多维度的模型评测功能。
产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导，您将快速熟悉平台的核心能力，探索多种应用场景，从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。
不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 加工气象类数据集 发布气象类数据集 发布气象类数据集 数据发布是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”，用于后续模型训练等操作。 发布气象类数据集 父主题： 开发盘古科学计算大模型
超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。
现代的智能家居解决方案通常采用加密技术来保护用户数据，同时，AI助手的设计也应遵循最小化数据收集原则，仅收集实现功能所必需的信息，最大限度地保障用户隐私。 总之，随着技术的不断进步，AI助手在智能家居和智能安防领域的应用前景广阔。
flickr_url 否 图像在Flickr网站上的URL。 id 是 图像的唯一标识符。 annotations 是 标注信息。 num_keypoints 是 标注的关键点数量。 area 是 边界框的面积，以像素平方为单位。
使用规则构建的优点是快速且成本低，缺点是数据多样性较低。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取有监督场景。
全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析，逆向实现快速问题追踪，提升数据运维和数据治理的效率，帮助用户更好地对数据进行追根溯源。另外平台还提供了完善的标签体系、支持数据按行业标准进行分类、按行业标准进行安全分级、内置场景分类标签。
AppCode认证指调用API时，在HTTP请求头部消息增加一个参数X-Apig-AppCode（参数值为“APPCode”值），而不需要对请求内容签名，API网关也仅校验APPCode，不校验请求签名，从而实现快速响应。 使用该鉴权方式前，请确保有已部署的大模型。
判断节点配置说明 判断节点是一个IF-ELSE节点，提供了多分支条件判断的能力，用于设计分支流程。 当向该节点输入参数时，节点会判断输入是否符合“参数配置”中预设的条件，符合则执行“IF”对应的工作流分支，否则执行“ELSE”对应的工作流分支。
微调方式选择建议： 若项目中数据量有限或任务场景较为广泛，可以选择LoRA微调以快速部署并保持较高适用性。 若拥有充足数据且关注特定任务效果，选择全量微调有助于大幅提升在特定任务上的模型精度。 父主题： 训练NLP大模型
游客可以通过缆车快速到达山顶，欣赏沿途的壮丽景色。此外，天门山玻璃栈道是全亚洲最长、最高的玻璃栈道，给游客带来刺激的体验。\n\n这两个景点不仅展示了湖南的自然美景，还体现了其深厚的文化底蕴，是了解湖南人文风情的绝佳选择。"
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