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服务，便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、数据加工和数据发布等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供坚实的数据支持。
查看CV大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 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。
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建NLP大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
查看预测大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建预测大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 查看训练指标 对于训练状态为“已完成”的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见表2。
可对预置的模型资产执行以下操作： 查看模型历史版本。在“版本列表”页面，可查看模型的各个版本。 训练、压缩、部署操作。在“版本列表”页面，可对不同版本模型执行训练、压缩或部署操作。单击相应按钮，将跳转至相关操作页面。 查看操作记录。在“操作记录”页面，可查看当前模型的操作记录。
模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 查看训练指标 对于训练状态为“已完成”的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见图1。
模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 查看训练指标 对于训练状态为“已完成”的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见表2。
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建科学计算大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
查看专业大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 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。
集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提
表示在模型训练初期，逐步增加学习率到预设值的训练轮次，用于帮助模型在训练初期稳定收敛，避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例，模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念，通
Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-BI-4K-20241130 2024年11月发布的版本，支持4K序列长度推理，支持4个推理单元部署。
开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
调用说明 盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
章：“在福田区社会建设专项资金的使用情况中，如何防止出现损失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加
单击“任务发布”页签，可对用户自行发布的数据集执行以下操作： 查看基本信息。单击具体数据资产，可查看资产的配比详情、数据详情等基本信息。 发布至Gallery。单击操作列的“发布至Gallery”，可发布数据资产至AI Gallery。 查看发布信息。单击“查看发布信息”，查看该资产的发布信息（该操作需提前发布该数据资产至AI
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助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：
Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
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