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Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，
表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量，包括10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压，没有选择的变量推理结果将不输出。 高空变量 设置高空变量参数，包括：4个表面层特征（10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压），13高空层次（1000、925、850、700、6
在“来源数据集”分页，选择“文件内容”为“单轮问答”的数据集，填写数据集名称和描述，单击“下一步”。 图2 选择数据集 在加工步骤编排页面展示了预先设置好的开始、结束步骤。在左侧“添加算子”分页可选择合适的算子，如个人数据脱敏、文本长度过滤等。 导入的数据集格式为“JSONL”，因此默认添加了JSON内容提取算子。
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 >
name、project id 打开Postman，新建一个POST请求，并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 请求Heade
图2 标注管理 在“创建标注任务”页面选择需要标注的加工后的文本类数据集，并设置标注项。 设置标注项时，不同类型的数据文件对应的标注项也有所差异，可基于页面提示进行设置。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标
后的视频类数据集，并设置标注项。 当选择“视频Caption”标注项时，可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助AI模型生成标注内容，这些内容不会覆盖原始数据集，仅作为标注人员的参考，以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。
后的图片类数据集，并设置标注项。 当选择“图片Caption”标注项时，可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助AI模型生成标注内容，这些内容不会覆盖原始数据集，仅作为标注人员的参考，以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。
结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 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”。
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
在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后，单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员 评估人员设置完成后，单击“下一步”填写任务名称。
在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后，单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员 评估人员设置完成后，单击“下一步”填写任务名称。
获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入API请求地址。 参考图3填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Au
在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集，并设置抽样规格，即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后，单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员 评估人员设置完成后，单击“下一步”填写任务名称。
单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大
单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大
数据过滤阶段可以设置多种过滤属性，对视频数据集进行筛选。例如，过滤掉数据集中低于360分辨率的视频。 如不需要进行数据过滤可直接单击“下一步”跳过该操作。 图3 数据过滤 当前视频类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性
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
审核文本类数据集标注结果 创建数据集标注任务时，如果设置了启用标注审核，在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。
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