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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
科学计算大模型的全球中期天气要素预测模型、降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，具备以下优势： 高时间精度：全球中期天气要素预测模型可以预测未来1、3、6、24小时的天气情况，降水模型可预测未来6小时的降水情况。高时间精度对于农业、交通、能源等领域的决策和规划非常重要。 全球
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择： 对于长时间且稳定的业务需求，包年/包月模式通常更划算，因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求，按需计费模式则更为合适，因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。
类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求
2024年12月发布的版本，支持根据历史时间序列数据来预测未来的值，广泛应用于金融、销售预测、天气预报、能源消耗预测等领域。 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
2024年10月发布的版本，用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时，1个训练单元起训及1个实例部署。 Pangu-AI4S-Weather_1h-3.0.0 2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本模型运行速度有提升，用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时，1个训练单元起训及1个实例部署。
> 模型部署”，完成创建科学计算大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1 部署详情 父主题： 部署科学计算大模型
> 模型部署”，完成创建NLP大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1 部署详情 父主题： 部署NLP大模型
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建预测大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 父主题： 部署预测大模型
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 单击左侧导航栏“调用统计”，选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型，可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外，该功能还提供了可视化界
其类别。适用于各种任务，如：积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。 父主题： 训练CV大模型
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
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：
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-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 Explor
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建专业大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 父主题： 部署专业大模型
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
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建CV大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 父主题： 部署CV大模型
start_time_begin String 起报时间区间起点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_end String 起报时间区间终点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_interval_hours Long 起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours
start_time_begin String 起报时间区间起点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_end String 起报时间区间终点（YYYYMMDDHH时间戳）。 start_time_interval_hours Long 起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours
盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法，显著提升了推理速度。在处理请求时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中，如在线客服和智能推荐，盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其
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