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油气行业:进行地质分层,例如基于地质数据,对不同地层进行分类,识别储层和非储层,提高勘探和开发效率。进行岩性识别,例如对不同岩石类型进行分类,帮助识别岩石的性质和特征,指导钻井和开采。进行流体识别,例如根据测井数据,识别储层中的油、气、水等流体类型。 2024年12月发布的版本,支
在提示词撰写区域输入提示词文本,可以插入若干个变量,变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后,单击“确定”,平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改,如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
作流。 流程型Agent:以工作流为任务执行核心,用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括:大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点。 优点:高度可扩展,支持低代码开发。 缺点:对话交互的智能度较低,复杂场景下流程分支较多,维护难度较大。
以通过工作流方式,适当编写一定代码,来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用,开发者也可以灵活组合各个节点,包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等,通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势 Agent开发平台具有能力扩展、自定
当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据清洗 数据合成 数据标注 文本类 √ √ √ 图片类 √ - √ 视频类 √ - √ 气象类 √ - - 父主题: 加工数据集
Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。 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适的模型。以下是盘古CV大模型支持的具体操作:
基于上述功能,平台还提供了灵活的工作流设计功能,支持用户编写少量代码来构建逻辑复杂、稳定性要求高的Agent应用。通过拖拉拽方式,开发者可以组合各种组件(如大模型、代码、意图识别等),快速搭建工作流,实现更高效的应用开发。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析工作流执行过程中的每个环节。通过对信息
条。 例如,“请告诉我您需要什么帮助?如:帮我预定会议室、帮我查询天气预报。 在“对话体验 > 追问”中,可选择是否开启“追问”功能,若开启,可填写追问prompt。 “对话体验”配置完成后,可在右侧“预览调试”中查看当前配置的开场白与推荐问题。 步骤7:调试应用 创建应用后,平台支持对应用执行过程的进行预览与调试。
Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
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: 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
ud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例
用于海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本,支持在线推理、能力调测特性,可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 用于区域海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,1个训练单元起训及1个实例部署。
人工评测”页面。 当状态为“待评测”时,可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分,全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面,评测任务的状态将显示为“已完成”,单击操作列“评测报告”查看模型评测结果。 父主题: 评测NLP大模型
项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{En
climate.copernicus.eu/datasets,查找名称中包含ERA5和pressure levels的数据集。 表面变量数据下载链接:https://cds.climate.copernicus.eu/datasets,查找名称中包含ERA5和single levels的数据集。
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: 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130
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适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作: 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后,会跳转至“评估”页面,在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度,例如在图2中有10条评估用例,当前已评估8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。
如何查看预置模型的历史版本 ModelArts Studio平台支持查看预置模型的多个历史版本,并提供对历史版本进行训练等操作的功能。您还可以查看每个版本的操作记录、状态以及其他基础信息。 要查看预置模型的历史版本,您可以按照以下步骤操作: 进入平台的“空间资产 > 模型 > 预置”页面。