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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
视频类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的加工操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large 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。
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不
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提示词写作常用方法论 打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似任务，可参考模型训练使用的提示词），再由简至繁，逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。 例如，文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型微调任务 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“NLP大模型”，训
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特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
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