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创建盘古NLP大模型SFT任务 场景描述 此示例演示了如何从头创建SFT（有监督微调）训练任务。通过该示例，您将了解以下内容： 如何将数据导入平台并进行数据加工、标注和评估操作。 如何创建SFT训练任务并配置训练参数，以提升文本理解和生成的质量。 如何执行模型的压缩和部署操作。 准备工作
附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 如下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token
能力扩展：平台可以集成多种插件，插件能够有效扩展Agent的能力边界。、 内置插件：平台集成了各种类型的插件，包含搜索、图片理解等。支持开发者直接将插件添加到Agent中，丰富Agent的能力。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。
AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。
微调数据来源： 需要针对涉及的模块分别构造相关的微调数据。 query改写模块 来源：互联网开源数据集 问答模块 来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局
width 是 图像的宽度，以像素为单位。 date_captured 否 图像捕获的日期和时间。 flickr_url 否 图像在Flickr网站上的URL。 id 是 图像的唯一标识符。 annotations 是 标注信息。 num_keypoints 是 标注的关键点数量。 area
配置插件 配置插件的步骤如下： 在“高级配置 > 插件”，单击“添加”。 图1 配置插件 在“添加插件”窗口，选择预置插件或个人插件，单击进行添加，最后单击“确定”。若想创建插件可单击右上角“创建插件”，创建插件的步骤请参见创建插件。 图2 添加插件 添加插件后，可在“高级配置”中查看当前已添加的插件。
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。
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。
创建盘古多语言文本翻译工作流 场景描述 该示例演示了如何创建多语言文本翻译工作流，示例将调用华为云文本翻译API，详见文本翻译。 准备工作 提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台，在总览页面下方开通“文本翻译”服务，单击“开通服务”。 图1 开通文本翻译服务 提前获取文
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 科学计算大模型主要用于。 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
如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考：
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