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pt、ja、th、es、en、vi、zh、auto。ar为阿拉伯语，de为德语，ru为俄语，fr为法语，ko为韩语，pt为葡萄牙语，ja为日语，th为泰语，tr为土耳其语，es为西班牙语，en为英语，vi为越南语，zh为中文，auto为不指定由插件自行决定语种。to的取值范围是a
此版本在Studio上首次发布，用于海洋基础要素预测，支持在线推理、能力调测特性，可以Snt9B3部署，可支持1个推理单元部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 此版本在Studio上首次发布，用于区域海洋基础要素预测，支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于
本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署，此模型版本仅支
用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B33，支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 用于天气基础要素预测，时间分辨率为3小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B
INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。单卡部署4K模型版本支持64并发，单卡部署32K模型版本支持32并发。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K在线推理。基于Snt9B3卡
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explor
ts 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
来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
视频类加工算子能力清单 数据加工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、打标签和评分等。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。 平台支持视频类数据集的加工操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
撰写所需提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，
创建工作流 支持开发者基于Agent平台创建工作流。创建工作流时，工作流默认包含了开始、结束和大模型组件。开发者可基于该工作流，添加更多的组件，实现业务流程的编排。 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。
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，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）：
图片类加工算子能力清单 数据加工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、图片类加工算子，算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外，用户训练模型时如果使用较特殊的数据集，ModelArts Studio大模型开发平台支持导入用户自定义的数据集。 例如，在训练CV类算法（如图片分类、图片分割、图片检测等任务）时，用户需使用“其他”类型的数据集。 其
文本类加工算子能力清单 数据加工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。 平台支持文本类数据集的加工操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。
创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中气象/降水模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
数据集评估场景介绍 数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中，数据评估是确保数据质量的关键步骤，直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确
使用“能力调测”调用科学计算大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海
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