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确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细
微调数据清洗： 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略，供您参考： 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据，需要将文件统一转换成纯文本的txt文件，对错误格式数据进行删除。 构建微调数据。生成垂域微调（问答对）数据，将问答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答
具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和
Studio大模型开发平台使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。 配置OBS访问授权步骤如下： 登录ModelArts
在“模型配置”中，选择模型并进行参数配置。 在“高级配置”中，配置“指令”如下： 请你从目标数据中提取翻译相关参数，参数包括text（待翻译文本），from（目标原语言），to（翻译目标语言）。目标数据未提供或者有歧义（如存在多个）的变量请保证取值为空\'\'。from的取值范围为ar、
通过一站式流程，完成从数据导入、数据加工、数据发布、模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测到模型调用，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent开发，您将能够高效构建智能应用，充分释放盘古大模型的潜力，为业务创新提供强大支持。 数据工程 使用数据工程构建数据集 模型开发
配置一个提问器节点，用于向用户或系统提出问题，获取所需信息。 步骤6：配置插件节点 将外部API等集成到工作流中，以扩展功能或调用外部接口。 步骤7：配置判断节点 设置条件判断逻辑，根据不同情况分支到不同的流程路径。 步骤8：配置代码节点 配置自定义代码逻辑，用于处理特定的业务需求或复杂运算。
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海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
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意
景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型，依赖专家经验进行算法参数调优，最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流，将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力，即
盘古CV大模型能力与规格 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
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，如上下文、输入或示例等。您可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。提示词主要包含以下要素：
或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “
测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。此外，若可预见实际场景会不断发生变化，建议您定期更新训练数据，对模型进行微调更新。 父主题： 大模型微调训练类问题
模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性，取值范围为0.1到1之间。 在“预览调试”的左下角，选择是否开启“代码解释器”。 如果开启，应用将支持生成并运行Python代码来解决用户数据处理和分析、数据可视化、数学计算等方面的需求。 如果关闭，应用将不具备生成、运行代码的能力。
预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。 数据通算服务 按需计费 通算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。 数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费，按照订单的购买周期结算
请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据，可以使用微调来更新模型的权重，以适应新数据。 中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议：
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表6 TaskOutputDto 参数
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表6 TaskOutputDto 参数
“核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后，
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