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平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。 温度 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性，取值范围为0到1之间。
通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗图片类数据集、清洗视频类数据集 标注图片、视频类数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例
鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面，连接“意图识别”节点和该节点，连接该节点和“结束”节点，单击该节点进行配置。 在“参数配置”中，配置输入、输出参数。 在“模型配置”中，选择已经部署的NLP大模型并进行参数配置，在“提示词配置”中，配置提示词。 如果“模型配置 > 模型选择”中没有可供选择的NLP大模型，请
IAM权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户（子用户）没有任何权限，需要将其加入用户组，并对用户组授权，才能使得用户组中的用户获得对应的权限。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 服务使用OBS存储训练数据和评估数据，如果需要对OBS的访问权限进行细粒度的控制。可以在盘古服务的委托中增加Pangu
2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本运行速度有提升，用于天气基础要素预测，时间分辨率为24小时，1个训练单元起训及1个实例部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发
从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析 从PDF（支持扫描版）或图片中提取文本，转化为结构化数据，持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏，或直接删除敏感信息。
所示： 其中，单个cls类别目录下的每个三级目录为一个样本，例如cls1文件的样本为aa和bb。 所有样本文件夹（如 aa）包含的图片数量相等，例如cls1样本aa和bb、cls1样本aa和cls2的样本cc。 每个样本文件夹（如 aa）可以视为一个视频片段，其中每张图片代表视频
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选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调：在模型进行有监督微调时，对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型， 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。
约300米，山势起伏，植被茂密。山上绿树成荫，四季常绿，有多处名胜古迹。登山路径多样，有步行道、缆车和电梯等，游客可以选择适合自己的方式。\n\n**文化底蕴**：\n岳麓山自古以来就是文人墨客的胜地。山上有许多古代建筑和名胜古迹，如岳麓书院、党家祠堂、爱晚亭等。岳麓书院是中国古
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： 提供相关示例：在提示词中加入类似的示例，帮助模型学习解题的模式和思路。通过这些示例，模型能够理解如何通过不同的推理步骤逐渐得出结论。 例如，在数学问题中，可以通过展示从问题解析到公式应用再到最终解答的完整过程，帮助模型理解问题解决的逻辑。
行部署和调用，以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有：全球中期天气要素模型、降水模型、区域中期海洋智能预测模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型选择建议： 科学计算大模型的全球中期天气要素预测模型、降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，具备以下优势：
的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供一些基本信息，大模型就能生成需求的文案，从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口播文案，营销文案还
盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台，专为开发和应用大模型而设计，旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、应用
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答，包含两种方式：使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
说明 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址 本样例场景实现文本翻译服务Token与调用地址的获取。 步骤2：创建并配置多语言文本翻译插件 本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中，需要调
"列名2"]，默认设置为[]，表示没有特征需要标准化。标准化将特征值缩放到0到1的范围，处理分布差异较大的数值特征。 预测目标列 指定预测目标变量的列名，仅支持单目标变量预测。格式为["列名"]，默认设置为[]，表示选择最后一列作为预测目标变量。 训练集&验证集比例 将数据集划分为训练集和验证集。填写验证集的比例（默认为
使用java sdk出现json解析报错 图1 json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端
由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、
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