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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
审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
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：
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用，示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 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。
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型，适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成，支持常见的聚合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。
编排工作流 Agent平台支持对工作流编排多个节点，以实现复杂业务流程的编排。 工作流包含两种类型： 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景，基于用户对话内容提取关键信息，输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
空间管理 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了灵活且高效的空间资产管理方式。平台支持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求，自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的，确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响，从而保障数据和资源的隔离性与安全性。
什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台，盘古NLP大模型、科学计算大模型、专业大模型能力通过ModelArts
微调场景介绍 盘古科学计算大模型的区域海洋要素模型，可以对未来一段时间海洋要素进行预测。可为海上防灾减灾，指导合理开发和保护渔业等方面有着重要作用。 目前，区域海洋要素模型支持微调、预训练两种操作： 预训练：可以在重新指定深海变量、海表变量、以及深海层深、时间分辨率、水平分辨率以
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
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制
预览提示词效果 提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 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
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，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
调优典型问题 科学计算大模型调优典型问题见表1。 表1 科学计算大模型调优典型问题 问题 可能原因 解决方法 预训练或微调作业失败，提示训练集数据不足。 训练集选取时间区段是否不足。 训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败，提示验证集数据不足。
微调典型问题 科学计算大模型微调典型问题见表1。 表1 科学计算大模型微调典型问题 问题 可能原因 解决方法 预训练或微调作业失败，提示训练集数据不足。 训练集选取时间区段是否不足。 训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败，提示验证集数据不足。
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