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练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题： 数据集清洗算子介绍
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large 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。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
随时查看当前任务的状态。 创建NLP大模型增量预训练任务 在模型完成创建NLP大模型预训练任务预训练后，可以对训练后的模型继续训练，该过程称为“增量预训练”。 创建NLP大模型增量预训练任务前，请确保有已完成预训练的NLP大模型。 创建NLP大模型增量预训练任务的步骤如下： 登录ModelArts
西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古CV大模型 开发盘古预测大模型 开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
查看NLP大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报告”页面，可以查看评测任务的基本信息及评测概览。
压缩NLP大模型 模型在部署前，通过模型压缩可以降低推理显存占用，节省推理资源提高推理性能。 当前仅支持对NLP大模型进行压缩。 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”，单击界面右上角“创建压缩任务”。
用于判断文档重复度，根据特征N值计算文档内词语按N值组合后的重复此时，可通过以下两种算法比较结果是否大于特征阈值，大于特征阈值的文档删除。 top-gram过滤：计算重复最多的garm占总长度的比例，大于特征阈值则删除。 gram重复率过滤：计算所有重复的garm占总长度的比例，大于特征阈值则删除。
一步地思考”，以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外，相比直接输出答案，分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”，用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次，生成多个
插件介绍 在Agent开发平台中，插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式，插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力，使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前，CV大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
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 Studio大模型开发平
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下：
练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worke
视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分，识别运动幅度过快（如＞100光流）或过慢（如≤2光流）的视频，数值越大表示运动过快。 质量基础评分
训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见预测大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worke
训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见CV大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worke
01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为：最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。 父主题： 大模型微调训练类问题
创建CV大模型训练任务 创建CV大模型微调任务 创建CV大模型微调任务步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
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