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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
进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据清洗”，单击界面右上角“创建清洗任务”。 在“创建清洗任务”页面，选择需要清洗的气象类数据集，单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。
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：
大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 自定义插件：为了满足更个性化的需求，平台允许开发者创建自定义插件，支持将API通过配置方式快速创建为插件，并供Agent调用。这样，开发者可以根据特定需求为应用增加专属功能。 父主题： 创建与管理插件
击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据标注”，单击页面右上角“创建标注任务”。 在“创建标注任务”页面选择需要标注的图片类数据集与标注项。 如果选择“图片Caption”标注项，则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容，不会覆盖原始
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
用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题： 产品功能
创建与管理知识库 知识库介绍 创建知识库 管理知识库 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
编排与调用工作流 工作流介绍 编排工作流 调用工作流 管理工作流 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
的请求URI。 图2 预置模型的调用路径 获取Agent应用请求URI。 单击左侧导航栏“Agent开发”，进入“工作台 > 应用”页面，选择需要部署的应用，单击“ > 调用路径”。 在“调用路径”页面可获取Agent应用请求URI。 父主题： 使用前必读
当前query改写模块来实现训练和预测需要使用特殊的Prompt，需要注意保持一致。 中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时，控制下游调用检索模块；当输入不需要调用检索的非政务问题时，不调用检索，直接
通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent
在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持默认格式、盘古格式： 默认格式：数据工程功能支持的原始格式。 盘古格式：使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。 如果使用该数据集训练
型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"]，默认设置为[]，表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征，使模型能够处理这些特征。 非特征列 列出不需要输入到模型中的特征列，用于排除冗余或无意义的特征。格式为["列名1","列名
可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型参数规模较小，那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果规模较大，那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小，防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明，供您参考： 表1 微调参数的建议和说明
低代码构建多语言文本翻译工作流 方案设计 构建流程 效果评估与优化 典型问题 附录 父主题： Agent应用实践
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时，需要从以下两个主要方面进行考虑： 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取，说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料，因此具有一
附录 创建多语言文本翻译插件 父主题： 低代码构建多语言文本翻译工作流
可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格：不同规格的模型支持的长度不同，若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限，建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量：请检查训练数据中是否存
再动态提供数据迭代。 图片中需要识别的目标是清晰可见的，没有遮挡、模糊等特征破坏问题。图片中的目标大小显著，目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好，如果是在恶劣天气、户外、晚上等光照不好的场景，需要有补光设备保证良好的光照条件，需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。
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