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可单击“”对知识库进行高级配置，包括相关度阈值与topk召回数量。 相关度阈值：超过相关度阈值的搜索结果会提交给大模型进行总结，否则被过滤，可以参考知识库中命中测试的相关度分值调整该阈值。 topk召回数量：召回的相关性阈值top切片数量，如topk召回数量为5，则相关性阈值为前5的切片将被召回提交给大模型总结。
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前，请完成模型的部署操作，步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率
构建微调训练任务数据集 获取源数据 科学计算大模型微调训练所需的数据为气象再分析数据。 气象再分析数据集是利用现代数值天气预报模型和数据同化系统，对过去的观测数据进行重新处理后得到的。这些数据集可以是全球范围的，也可以是特定区域的。再分析数据集的目的是通过整合历史观测数据和现代计
构建微调训练任务 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面进行配置。 训练配置：按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-3
输入：支持用户自定义取值。 知识库 支持上传用户所建立的知识库。 相关度阈值 超过相关度阈值的搜索结果会提交给大模型进行总结，否则被过滤，可以参考知识库中命中测试的相关度分值调整该阈值。 取值范围为0.01~0.99。 topk召回数量 召回的相关性阈值top切片数量，如topk召回数量为5，则相关
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