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导入数据至盘古平台 数据集是一组用于处理和分析的相关数据样本。 用户将存储在OBS服务中的数据导入至ModelArts Studio大模型开发平台后，将生成“原始数据集”被平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 创建导入任务 创建导入任务前，请先按照数据集格式要求提前准备数据。
创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能，涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作，旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准，是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 标注视频类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建视频类数据集标注任务步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“数据工程
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 标注文本类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建文本类数据集标注任务步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“数据工程
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 标注图片类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集标注任务步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“数据工程
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装，通过该SDK可以处理用户的输入，生成模型的回复，从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答（/chat/completions）
压缩NLP大模型 模型在部署前，通过模型压缩可以降低推理显存占用，节省推理资源提高推理性能。 当前仅支持对NLP大模型进行压缩。 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”，单击界面右上角“创建压缩任务”。
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源，为企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（IAM）和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 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
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1，一个请求主要由请求U
调用工作流 工作流试运行成功后，可以使用API调用该工作流。 获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 >
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。
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答，包含两种方式：使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
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。
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码，请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
调用应用 应用调试成功后，可以使用API调用该应用。 获取调用路径 应用的调用路径获取步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 应用”页面，单击所需应用的“
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