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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。
在“创建发布数据集”页面，选择“其他”类型的数据集，当前可选“自定义”类型的数据。 图2 创建其他类数据集发布任务 当前其他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”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。发布后的数据集支持重新发布和删除操作。
在“创建发布数据集”页面，选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测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”，填写数据集名称、描述，设置扩
Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集，该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针对特定区域，旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再
在“创建发布数据集”页面，选择“气象”类型的数据集，当前可选“海洋气象”类型的数据。 图2 创建气象类数据集发布任务 当前气象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”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。发布后的数据集支持重新发布和删除操作。
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”，填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认发布”进行数据集发布操作。发布后的数据集支持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产
成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数，但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级配置操作。平台支持全量升级方式：新旧版本的服务同时运行，直
创建数据集标注任务，对数据集执行标注操作，标注后的数据可以用于模型训练或评测。 创建文本类数据集标注任务 审核数据集标注结果 对数据集的标注结果进行审核 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的数据集 对标注后的数据集执行上线操作。 上线标注后的文本类数据集 评估数据集（可选） 创建文本类数据集评估标准
用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
该模型类型主要用于天气基础要素预测，支持训练的模型清单见表2，您可根据具体使用场景选择合适的模型。例如天气基础要素预测，需要时间分辨率为1小时的场景下，您可以选择Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030模型。 表2 中期天气要素预测模型的类型 模型支持区域 模型名称 使用场景
言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，
通过灵活调整数据集的比例配比，用户能够保证数据的均衡性，避免因数据分布不均可能引发的问题，从而构建高质量、适应性强的数据集，为后续的模型训练、验证和应用提供坚实的数据支持。 数据发布意义 数据发布不仅包括数据的格式转换，还涉及数据比例的调整，以确保数据在规模、质量和内容上满足训练标
有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，
数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了
定义数据，并与之进行互动。多种格式的本地文档（支持docx、pptx和pdf等）都可以导入至知识库。 灵活的工作流设计：平台提供灵活的工作流设计，用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。 支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流，创建一个应用。
参数名称 说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网，否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时，才允许支持内网URL，且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方式
等服务，便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供坚实的数据支持。
请检查创建数据集时使用的数据，与平台要求的文件内容格式是否一致。 content type [%s] not support, only [%s] support. 数据集中的内容不支持，请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常，是否可以访问OBS桶数据。
动操作，提高数据处理的效率。 满足业务需求：不同类型的数据需要不同的处理方式，平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供专门的加工工具，满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能：通过合适的数据加工，可以提高数据的可用性，进而提升模型的训练效果，使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安
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