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气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
评测NLP大模型 创建NLP大模型评测数据集 创建NLP大模型评测任务 查看NLP大模型评测报告 管理NLP大模型评测任务 父主题： 开发盘古NLP大模型
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学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 Lora矩阵的轶 较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，
部署CV大模型 创建CV大模型部署任务 查看CV大模型部署任务详情 管理CV大模型部署任务 父主题： 开发盘古CV大模型
部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题： 开发盘古预测大模型
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
部署专业大模型 创建专业大模型部署任务 查看专业大模型部署任务详情 管理专业大模型部署任务 父主题： 开发盘古专业大模型
表示在模型训练初期，逐步增加学习率到预设值的训练轮次，用于帮助模型在训练初期稳定收敛，避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例，模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念，通
插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送
请求体参数配置完成后，单击“调试”，在响应结果中单击“响应头”，其中，X-Subject-Token参数的值为获取到的Token，如图4。 图4 获取Token值 获取的文本翻译API调用地址。华北-北京四区域的调用地址的格式如下： https://nlp-ext.cn-north-4.myhuaweicloud
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题：
如果您需要为企业员工设置不同的访问权限，以实现功能使用权限和资产的权限隔离，可以为不同员工配置相应的角色，以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统
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。
业模型的定制化流程与高效提示词构建方法，确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势，提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 Agent应用实践 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍，您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接
类型、值：选择“引用 > query”。query为开始节点的输出变量值。 在“模型配置”中，选择模型并进行参数配置。 在“意图配置”中，填写场景意图。 其中，意图的内容为针对该场景的描述语句或关键词，同时也将作为大模型进行推理和分类的依据，数量为2 ~ 5个。 在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”，完成参数配置。
ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度，定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定
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，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测
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