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Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 该模型属于异常检测模型，用于识别数据集中的异常或离群点，常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业：进行设备故障检测，例如监控设备运行数据，识别异常行为，防止设备故障。 电力行业：进行电网异常检测，例如监控电网运行状态，识别异常情况，防止电网故障。
问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中，真正类样本的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。
精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中，真正类样本的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。
索的知识型Agent，如搜索问答助手、代码生成助手等，执行主体在大模型；另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明
表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据 csv 回归模型 异常检测模型 分类模型 回归分类数据 csv 训练预测大模型所需数据量 训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下：
支持mp4、avi视频格式上传，所有视频可以放在多个文件夹下，每个文件夹下可以同时包含mp4或avi格式的视频。 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。 事件检测 视频+json 数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时
、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对视频类数据集预设了一套基础评估标准，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。
单击左侧导航栏“工作台”，在“工作流”页签，单击右上角“创建工作流”。 在“创建工作流”页面，选择工作流类型。填写工作流名称、英文名称与工作流描述。 单击页面左下角的图片可修改工作流图标，单击“确定”，进入工作流编排页面。 步骤2：配置开始节点 开始节点是工作流的起始节点，包含用户输入信息，用于触发一个工作
果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。
将数据集划分为训练集和验证集。填写验证集的比例（默认为 0.2，即训练集占0.8，验证集占0.2）。可选比例包括0.1、0.2、0.3、0.4。 基模型算法池 对于异常检测模型：从预定义的算法池中选择用于训练模型的算法，算法包括：["knn", "iforest", "loda", "oc"]，其中： knn表示k最近邻算法。
对视频的基础质量（清晰度、亮度、模糊、画面抖动重影、低光过曝、花屏等）进行评分。分值范围(0, 1)，数值越高质量越好，评分>0.05可认为是视频基础质量较高的视频。 美学评分 从内容（吸引人，清晰度）、构图（目标物位置良好）、颜色（有活力，令人愉悦）、光线（光线明显有对比度）、轨迹（连续
默认值：1.0 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 默认值：2048 话题重复度控制 用于控制生成文本中的重复程度。调高参数模型会更频繁地切换话题，从而避免生成重复内容。 默认值：0 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使
和古老的种类而闻名。中华鲟是一种濒危物种，主要原因是过度捕捞和生境破坏。2. **长江白鲟**：长江白鲟是长江特有的大型淡水鱼类，与中华鲟相似，也是一种濒危物种。长江白鲟 orangutanpuls.org的消失标志着长江生态系统出现了严重的问题。3. **草鱼**：草鱼是长江流
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。 父主题： 编排与调用应用
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
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