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管理盘古工作空间成员 如果您需要为企业员工设置不同的访问权限，以实现功能使用权限和资产的权限隔离，可以为不同员工配置相应的角色，以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。
数据集清洗算子介绍 文本类清洗算子能力清单 视频类清洗算子能力清单 图片类清洗算子能力清单 气象类清洗算子能力清单 父主题： 加工数据集
发布文本类数据集 评估文本类数据集 配比文本类数据集 流通文本类数据集 父主题： 发布数据集
发布视频类数据集 评估视频类数据集 流通视频类数据集 父主题： 发布数据集
加工文本类数据集 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 标注文本类数据集 父主题： 加工数据集
inputs 是 Map<String, Object> 用户提出的问题，作为运行工作流的输入，与工作流开始节点输入参数对应。 plugin_configs 否 List<PluginConfig> 插件配置，当工作流有配置用户自定义插件节点时，可能需要配置鉴权信息等，具体结构定义详见表4。
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
发布图片类数据集 评估图片类数据集 配比图片类数据集 流通图片类数据集 父主题： 发布数据集
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题： 加工数据集
Studio大模型开发平台为用户提供了灵活且高效的空间资产管理方式。平台支持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求，自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的，确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响，从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间
{"context":["你好，请介绍自己"],"target":"我是盘古大模型"} 创建文本类数据集流通任务 创建文本类数据集流通任务步骤如下： 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“数据工程 > 数据发布 > 数
虽然这些参数共同作用生成输出，但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程，或者在模型输出后追问模型，帮助我们分析错误的根因。例如： “我注意到你犯了xxx的错误，请解释得出该结论的原因。” 通过模型的解释，我们可以推测错误的原因，并在提示词中进行相应的调整，从而规避类似错误。
步骤4：配置对话体验 应用支持配置对话体验功能，该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验，包括开场白、推荐问题。 开场白：开场白是用户与应用进行首次交互时，应用主动向用户展示的一段内容。 推荐问题：推荐问题是用户首次与应用互动时，应用主动展示的一些问题或话题建议。 配置对话体验的步骤如下：
评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，
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。 图1
不调用检索，直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。 问答模块：盘古-NLP-N2-基础功能模型 说明：该模块需要具备多轮对话能力和阅读理解能力。当前基模型已经具备了通用的多轮对话能力和阅读理解能力，可以通过指令微调进一步强化大模型在特定垂域上的多轮对话能力和阅读理解能力。
请确认是否已开通该API服务。 PANGU.3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU.3315 The accessed API's model
插件介绍 在Agent开发平台中，插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式，插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力，使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模
水线的步骤。通过大模型的能力，即使只有少量样本，也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性，解决碎片化AI需求的问题。 钢铁 将预测大模型应用于钢铁煤炭行业，通过焦炭成分质量预测评估焦炭生产过程中焦炭成分及其质量，对于钢铁企业的生产效率、成本控制和环境保护具有重要意义；通过配煤比例优化，
管理盘古数据资产 数据资产介绍 数据资产是指在平台中被纳入管理、存储并可供使用的数据集。 数据资产包含以下两种形式： 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。
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