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具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，然后利用大模型（如盘古提供的任意规格的基础功能模型）采用s
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务，如对话问答、文案生成和阅读理解，同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型
'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求：本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定，从经验上来说，若实际场景相对简单和通用，使用几千条数据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数
单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
向速率等。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 图1 调测科学计算大模型-1（天气/降水预测） 图2 调测科学计算大模型-2（天气/降水预测） 图3 调测科学计算大模型（海洋类预测） 父主题： 调用科学计算大模型
管理科学计算大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 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“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或
创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作。 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“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。
创建科学计算大模型中海洋类模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 >
创建工作流 支持开发者基于Agent平台创建工作流。创建工作流时，工作流默认包含了开始、结束和大模型组件。开发者可基于该工作流，添加更多的组件，实现业务流程的编排。 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开发”，将跳转至Agent开发平台。
功能介绍 创建科学计算大模型中气象/降水模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
导出模型 导入盘古大模型至其他局点 导入盘古大模型至其他局点前，请确保当前空间为该用户所创建的空间。 导入模型功能可以将其他局点训练的模型导入本局点进行使用，也可以导入第三方大模型至ModelArts Studio大模型开发平台。 导入模型前，请参考导出盘古大模型至其他局点完成模型导出操作。
拥有数据工程数据评估-评估作业模块的所有权限，其余角色不具备。 数据导入员 拥有数据工程数据获取-数据导入模块的所有权限，其余角色不具备。 数据加工员 拥有数据工程数据加工模块的所有权限，其余角色不具备。 数据发布员 拥有数据工程数据发布模块的所有权限，其余角色不具备。
用，充分释放盘古大模型的潜力，为业务创新提供强大支持。 使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 数据工程 使用数据工程准备与处理数据集 模型开发 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 应用开发 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅服务、数据托管服务、推理服务默认采用包周期计费，数据智算服务、数据通算服务、训练服务默认采用按需计费。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如w
产品功能 空间管理 数据工程 模型开发 Agent开发
开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。
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