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部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型
”，表示数据已经完成加工，加工完成的数据集支持上线、编辑与删除操作。 平台支持查看加工后的数据集。单击加工完成的数据集名称，在“数据文件”页签的文件操作列单击“下载”，再单击“确定”，下载完成后即可查看。 父主题： 加工气象类数据集
”，表示数据已经完成加工，加工完成的数据集支持上线、编辑与删除操作。 平台支持查看加工后的数据集。单击加工完成的数据集名称，在“数据文件”页签的文件操作列单击“下载”，再单击“确定”，下载完成后即可查看。 父主题： 加工视频类数据集
”，表示数据已经完成加工，加工完成的数据集支持上线、编辑与删除操作。 平台支持查看加工后的数据集。单击加工完成的数据集名称，在“数据文件”页签的文件操作列单击“下载”，再单击“确定”，下载完成后即可查看。 父主题： 加工文本类数据集
”，表示数据已经完成加工，加工完成的数据集支持上线、编辑与删除操作。 平台支持查看加工后的数据集。单击加工完成的数据集名称，在“数据文件”页签的文件操作列单击“下载”，再单击“确定”，下载完成后即可查看。 父主题： 加工图片类数据集
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入抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。
的提示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情，包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务
升操作效率，并确保资源的规范性与安全性。 数据资产：数据资产是指用户在平台上发布的所有数据集。这些数据集会被存储在数据资产中，用户可以随时查看数据集的详细信息，如数据格式、大小、配比比例等，同时平台会自动记录每个数据集的操作历史，例如创建、发布及上线等过程。为了进一步简化管理，平
持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产 > 数据”页面。单击数据集名称，可以在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作，如加工、发布操作。 父主题： 发布数据集
持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产 > 数据”页面。单击数据集名称，可以在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作，如加工、发布操作。 父主题： 发布数据集
持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产 > 数据”页面。单击数据集名称，可以在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作，如加工、发布操作。 父主题： 发布数据集
提示词比较 提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较，支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理，支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务，选择候选提示词和需要使用的变量数据集，设置评估算法，执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。
持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产 > 数据”页面。单击数据集名称，可以在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作，如加工、发布操作。 父主题： 发布数据集
“通过”。 图7 标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估图片类数据集
“不通过”，满足则单击“通过”。 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估视频类数据集
题的标注。 图7 标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估文本类数据集
在“模型配置”中，选择要使用的大模型，并通过拖动滑条来设置参数“核采样”和“温度”。 模型选择：选择要使用的LLM，不同的模型效果存在差异。 核采样：模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值，核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。
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