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工作空间功能旨在为用户提供灵活、高效的资产管理与协作方式。平台支持用户根据业务需求或团队结构，自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离，确保资产的安全性和操作的独立性，有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景，如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求，划分出
on格式数据是否支持前导小数点的字段，这个报错的意思是找不到这个字段，很可能是因为用户使用的jackson版本太老导致。 建议客户本地将jackson版本升级到和华为云java sdk一致，jackson版本要求请见pom.xml。 引用华为云java sdk的bundle包来解决jackson版本冲突的问题。
确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够
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
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进行预测，全球中
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。
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。
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
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模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页，选择发布格式，单击“下一步”。当前支持默认格式、盘古格式、自定义格式：
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，每个数据点都有一个时间戳，表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。 具体做法如下：
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
中的高效应用。 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
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
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
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
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，
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