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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。
发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若是自然语言处理任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括：
练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题： 数据集清洗算子介绍
针对Token转换比，平台提供了Token计算器功能，可以根据您输入的文本计算Token数量，您可以通过以下方式使用该功能： 在左侧导航栏选择“能力调测”，单击右下角“Token计算器”使用该功能。 使用API调用Token计算器，详见《API参考》“API > Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议
选择“全量微调”。 全量微调：在模型进行有监督微调时，对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型， 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 checkpoint
huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels Go 安装华为云Go SDK库。 // 安装华为云 Go SDK 库 go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古CV大模型 开发盘古预测大模型 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
目中的资源。 可以选择“全局服务资源”，即服务部署时不区分区域，访问全局级服务，不需要切换区域，全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务（OBS）、内容分发网络（CDN）等。 选择完成后，单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”，完成用户组授权。 图5 完成授权
评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标（人工评测） 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。
用于判断文档重复度，根据特征N值计算文档内词语按N值组合后的重复此时，可通过以下两种算法比较结果是否大于特征阈值，大于特征阈值的文档删除。 top-gram过滤：计算重复最多的garm占总长度的比例，大于特征阈值则删除。 gram重复率过滤：计算所有重复的garm占总长度的比例，大于特征阈值则删除。
准备工作 注册华为账号并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求，确认本地已具备开发环境。 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials
为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API，请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。 表1 创建盘古多语言文本翻译工作流流程
平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 自定义插件：为了满足更个性化的需求，平台允许开发者创建自定义插件，支持将A
本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中，需要调用华为云文本翻译服务API，调用前需获取文本翻译服务的Token，获取Token步骤如下： 使用IAM账号进入API Explorer服务，在左上
、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。 父主题： 训练CV大模型
性。 模型压缩：在模型部署前，进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型，能够有效减少推理过程中的显存占用，节省推理资源，同时提高计算速度。当前，平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署：平台提供了一键式模型部署功能，用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平
计费概述 关于盘古大模型的详细费用信息，敬请咨询华为云售前咨询，我们将为您提供专业的解答和支持。 通过阅读本文，您可以快速了解盘古大模型的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。
给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。 Go
Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access Key ID（AK）/Secret Access Key（SK）加密的方法来验证某个请求发送者身份。
训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模
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