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视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”。 创建视频类数据集流通任务 创建视频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 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在
创建预测大模型训练任务 创建预测大模型微调任务 创建预测大模型微调任务步骤如下： 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“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
数据标注 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 通过这些数据加工操作，平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式，并优化数据集的整体质量。数据加
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型预训练任务 创建NLP大模型预训练任务步骤如下： 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“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”，单击界面右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择所需要的“文件
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。
t能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，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
果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
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。
创建CV大模型训练任务 创建CV大模型微调任务 创建CV大模型微调任务步骤如下： 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“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
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。
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。
量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，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。 表1
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。 在Agent开发平台，单击左侧导航栏“应用百宝箱”按钮，在“应用市场 > 通用”页签，单击“创意活动方案生成”进入该应用。
盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，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
知识库介绍 平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为应用提供自定义数据，并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档： 文本文档数据。支持上传常见文本格式，包括：txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分
调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。 此外，平台配备了完善的角色权限体系，覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置，每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能，从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
步骤1：创建应用 创建应用的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。 在Agent开发平台，单击左侧导航栏“工作台”按钮，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 输入应用名称
盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型，赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV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
数据集发布场景介绍 数据发布介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供的数据发布功能涵盖数据评估、数据配比和数据流通操作，旨在通过数据质量评估和合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，促进数据的高效流通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布
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