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以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [ { "role": "system", "content": "请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。"
用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 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。
单击“完成创建”，将返回至“数据评估”页面，评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。 单击操作列的“评估”，进入评估页面。 在评估页面，可参考评估项对当前数据的问题进行标注，且满足则单击“通过”，不满足则单击“不通过”。 全部数据评估完成后，在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击
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
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，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预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。
单击“完成创建”，将返回至“数据评估”页面，评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。 单击操作列的“评估”，进入评估页面。 在评估页面，可参考评估项对当前数据的问题进行标注，且满足则单击“通过”，不满足则单击“不通过”。 如图2，对于文本类数据集而言，可选中问题内容后，右键标记数据问题。 图2 标记数据集问题
单击“完成创建”，将返回至“数据评估”页面，评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。 单击操作列的“评估”，进入评估页面。 在评估页面，可参考评估项对当前数据的问题进行标注，且满足则单击“通过”，不满足则单击“不通过”。 全部数据评估完成后，在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击
导出盘古大模型至其他局点前，请确保当前空间为该用户所创建的空间。 模型训练发布完成后，可以通过导出模型功能将本局点训练的模型导出，导出后的模型可以通过导入其他局点盘古大模型，导入至其他局点进行使用。 以从环境A迁移模型到环境B为例： 登录环境B的ModelArts Studio大模型开发平台，在“空间资产
合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理，平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在
知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试，以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配，最终输出与查询相关的信息，并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
视频鉴黄评分 对视频的涉黄程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥50分的视频可视为涉黄视频。 视频暴恐评分 对视频的暴恐程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥50分的视频可视为暴恐视频。 视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0
其中，各参数介绍如下： 变量取值：输入参数的各个变量取值。取值可以是数据集中的字段变量，也可以自定义变量值。 保存至任务输出参数（可选）：该参数为输出的结果。由于输出结果为问答对形式，因此生成的问题必须选择context参数，回答必须选择target参数。 模型选择：选择平台预置的大模型，用于指令合成。
选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"]，默认设置为[]，表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征，使模型能够处理这些特征。
2024年11月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署。 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、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力
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