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invalid. 请检查上传的数据中，使用的数据标注类型、数据标注要求与平台要求的是否一致。 annotate data not exist. 待评测数据不存在，请检查数据是否导入成功，OBS桶是否为空。 obs url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效，是否可正常访问。
至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pang
BASE64编码）。 数据通算单元 数据过滤 图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据加工。 数据通算单元 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 数据通算单元 图文文本语言过滤 通过语
训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。
进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中
1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 32K N4 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 4K版本：4096 32K版本：32768 评测NLP大模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB，目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为：3-1000条。 构建NLP大模型数据集流程
进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 父主题： 大模型微调训练类
大模型微调训练类 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 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
95可视为视频基础质量较高的视频。 数据智算单元 水印识别 识别视频中是否包含水印。 数据智算单元 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 数据智算单元 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 数据智算单元 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 数据智算单元 密集文字识别 识别视频中是否
训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型
块。当前支持订购NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型。 数据资源：数据通算单元适用于数据加工，用于正则类算子加工、数据智算单元适用于数据加工，用于AI类算子加工，数据托管单元适用于数据工程，用于存储数据集。 训练资源：训练单元可用于所有大模型的模型训练、模型压缩功能。
场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。 例如，对于一般的常规问题解答等场景，可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。 如果场景涉及较为复杂、专业的业务逻辑（例如金融分析、医疗诊断等），则需要更为精确的处理方式： 如果该场景的业务规则较
提取。 数据通算单元、数据智算单元 JSON内容提取 提取JSON文件中的键值对信息。 数据通算单元 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据内容，并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 数据通算单元 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 数据通算单元 数据转换
配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据导入、数据加工、数据发布、模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测到模型调用，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent开发，您将能够高效构建智能应用，充分释放盘古大模型的潜力，为业务创新提供强大支持。
人工智能助手以其便捷性和智能化成为了人们工作和生活中的得力帮手。 一、什么是人工智能助手？ 人工智能助手是一种利用自然语言处理技术、机器学习算法等先进技术构建的软件程序，能够理解并执行用户的语音或文本指令。它们可以回答问题、提供信息、完成任务，甚至预测用户需求，为用户提供个性化
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
运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费，训练单元、数据智算单元、数据通算单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
数据配比：平台支持对文本、图片类数据进行数据配比。用户在勾选数据集时可以勾选多条，通过调整不同来源或类型数据的比例，以优化模型训练过程。通过数据配比可以确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提高模型的泛化能力和性能。 数据发布：平台支持数据集发布。用户可以将处理后的数据集发布为多种格式，包括标准格式和盘古格
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费， 训练单元、数据智算单元、数据通算单元采用包周期和按需计费两种方式。 两种计费方式不能共存，只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题： 计费FAQ
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