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申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，需提交试用申请。 试用申请步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 单击“试用咨询”，进入华为云售前咨询页面。 图1 申请试用 填写姓名、联系电话等用户信息，单击“提交申请”进行表单预约。 父主题： 准备工作
取IAM用户的Token。 获取Token方法： Token可通过调用“获取Token”接口获取，接口调用示例如下： 伪码 POST https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens Content-Type:
初期启动训练时，每种模型类别先提供1000张已标注的图片数据进行训练，后续根据验证结果再动态提供数据迭代。 图片中需要识别的目标是清晰可见的，没有遮挡、模糊等特征破坏问题。图片中的目标大小显著，目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好，如果是在恶劣天气、户外、晚上等光
"先生，您家的网络无法连接是吗 请问您尝试重新插拔网线吗？"], "target": "是的，我试了 还是不行"} 数据质量：若数据格式没有问题，仍然发现模型效果不好，您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如，随着对话轮数的增加，模型出现了遗忘，可以检查构造的训练数据中
height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割，取值为0或1。0表示没有分割标注，1表示有分割标注。 object 是 目标对象信息，包括被标注物体的类别、姿态、是否被截断、是否识别困难以及边界框信息，多个物体标注会有多个object体。
NLP预置模型使用流程图 表1 NLP预置模型使用流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，用户可根据所需提交试用申请，申请通过后才可以试用盘古大模型功能。 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 正式使用盘古大模型服务前，需要完成服务的订购操作。
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
资源类型 默认配额限制 是否支持调整 模型实例 ModelArts Studio平台上，单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。 是 如果希望申请提升配额，请联系客服。 功能限制 盘古大模型服务的功能限制详见表3。 表3 功能限制 功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差
较低的温度。 请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。 核采样（top_p） 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样
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。 非特征列 列出不需要输入到模型
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，请完成模型部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。
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。 引导模型分析：如果没有直接的示例或现有示例不适用，可以引导模型首先进行“详细分析”，然后再给出答案。这意味着在提示词中明确要求模型逐步分析问题的各个方面，帮助模
数据覆盖广泛的领域和语言表达方式，帮助模型掌握广泛的知识。 适合广泛应用：经过预训练后，模型可以理解自然语言并具备通用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。
预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小，代表模型性能越好。
lty） 0 部署推理服务后，可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题，可以参考解决方案进行优化： 问题一：模型答案没有按照Prompt要求回答。例如，要求文案在300字以内，但是模型回答字数仍然超出300字。 解决方案：在数据质量要求中提到要求训练数据的输
每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量，包括10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压，没有选择的变量推理结果将不输出。 高空变量 设置高空变量参数，包括：4个表面层特征（10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压），13高
et”两个字段。示例如下： query改写模块：准备对应省略补全任务的数据和对应指代消解任务的数据。 {"context": ["你对李健怎么看 | 音乐诗人李健。请根据以上背景补全以下问题： 喜欢么"], "target": "喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业
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