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编排与调用应用 应用介绍 编排应用 调用应用 管理应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 父主题： 开发盘古NLP大模型
调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计NLP大模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
加工文本类数据集 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 标注文本类数据集 父主题： 加工数据集
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题： 加工数据集
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
开发盘古专业大模型 部署专业大模型
组授权，才能使得用户组中的用户获得对应的权限。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 服务使用OBS存储训练数据和评估数据，如果需要对OBS的访问权限进行细粒度的控制。可以在盘古服务的委托中增加Pangu OBSWriteOnly、Pangu OBSReadOnly策略，控制OBS的读写权限。
模型开发 ModelArts 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
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码，请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
创建插件 创建插件的步骤如下： 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“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“插件”页签，单击右上角“创建插件”。 在“创建插件”页面，填
包周期资源到期后，如果您想继续使用服务，需要在保留期内进行手动续费，否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作，需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息，请参见续费。 欠费 在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行，需要及时充值。详细介绍请参见欠费说明。
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下：
部署模型”中，可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止
部署模型”中，可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
模型数据集流程见表2。 表2 盘古预测大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 发布预测类数据集 流通预测类数据集 数据流通是将单个数据集发布为
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