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入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”，单击界面右上角“创建评测任务”。 在“创建评测任务”页面，参考表1完成部署参数设置。 表1 NLP大模型自动评测任务参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型来源 选择“NLP大模型”。 服务来源 支持已部署
0.0 该模型属于异常检测模型，用于识别数据集中的异常或离群点，常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业：进行设备故障检测，例如监控设备运行数据，识别异常行为，防止设备故障。 电力行业：进行电网异常检测，例如监控电网运行状态，识别异常情况，防止电网故障。 2024年12月发布的版
对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分，识别运动幅度过快（如＞100光流）或过慢（如≤2光流）的视频，数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础质量（清晰度
时，表示该标注任务创建完成。 进入“标注作业”页签，单击当前标注任务的“标注”。 如果需要将该标注任务移交给其他人员，可以单击“移交”，并设置移交人员以及移交数量，单击“确定”。 进入标注页面后，逐一对数据进行标注。 如图1，以标注单轮问答数据为例，需要逐一确认问题（Q）及答案（
工作流”，在所需工作流中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
在“数据集选择”页签选择需要配比的文本类数据集（至少选择两个），单击“下一步”。 在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成清洗文
如果需要模型以某个人设形象回答问题，可以将role参数设置为system。不使用人设时，可设置为user。在一次会话请求中，人设只需要设置一次。 content 是 String 对话的内容，可以是任意文本，单位token。 设置多轮对话时，message中content个数不能超过20。
配置请求体参数 其中，domain_id、domain_name、project_id、project_name获取方式如下： 登录管理控制台。 鼠标移动到右上角已登录的用户名上，在下拉列表中选择“我的凭证”。 在“我的凭证”页面，可以获取domain_id、domain_name、proj
在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 6 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求，填入域名（将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名），设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API
应用”，在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为：最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。
起报时间间隔小时数，默认6。取值范围：[1, 24]。 forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。如需预报未来30天，可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。
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。 图片分辨率大于640x640 px，关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件，需
配置一个提问器节点，用于向用户或系统提出问题，获取所需信息。 步骤6：配置插件节点 将外部API等集成到工作流中，以扩展功能或调用外部接口。 步骤7：配置判断节点 设置条件判断逻辑，根据不同情况分支到不同的流程路径。 步骤8：配置代码节点 配置自定义代码逻辑，用于处理特定的业务需求或复杂运算。 步骤9：配置消息节点
在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
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