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间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，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平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，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绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
针对调用的大模型，平台提供了统一的管理功能。 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。 单击左侧导航栏“调用统计”，选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型，可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用
问答匹配的精确度，模型生成句子与实际句子相比的精确程度，数值越高，表明模型性能越好。 表2 NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力
确保数据满足应用场景的需求，从而提高数据和模型的匹配度，提升业务决策和模型预测的准确性。 提升数据处理效率 通过平台提供的自动化加工功能，用户可以高效完成大规模数据的预处理工作，减少人工干预，提升数据处理的一致性和效率，确保整个数据工程流程的顺畅运行。 总体而言，数据加工不仅提
用、监管有力的制度，并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围，严禁有过度功能的行为，坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资，建立完善的监督管理制度，加强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如
单击数据集名称查看发布数据集的基本信息、数据预览、数据血缘以及操作记录。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息。 在“数据预览”页签可查看发布后的数据内容。 在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作，如导入、合成等操作。 在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。
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 > 数据加工 > 加工数据集”。 单击数据集名称查看加工数据集的基本信息、数据预览、数据血缘以及操作记录。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息。 在“数据预览”页签可查看加工后的数据内容。 在“数据血缘
盘古用户角色 盘古大模型的用户可以被赋予不同的角色，对平台资源进行精细化的控制。 表2 角色定义 角色名称 角色描述 超级管理员 订购服务的用户，具备当前平台下对所有工作空间的所有权限。 管理员 对工作空间有完全访问权，包括查看、创建、编辑或删除（适用时）工作空间中的资产，同时拥有添加
人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力，能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知
型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以
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：
训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下： 行：每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列，并且顺序相同，这些行通常按照某种特定顺序排列。 列：每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致，不同列可以具有不同的数据类型。 顺序：表格中的行通常按照特定顺序排列。
型数据集流程见表2。 表2 盘古CV大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工图片、视频类数据集 清洗图片、视频类数据集 通过专用的清洗算子
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
构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。
构建科学计算大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程创建盘古科学计算大模型数据集流程见表2。 表2 盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。
化对话问答能力。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，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”。 使用“能力调测”功能 调用API接口 “能力调测”功能支持用户直接调用已部署的预置服务，使用步骤如下：
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CV大模型 CV大模型训练流程与选择建议 创建CV大模型训练任务 查看CV大模型训练状态与指标 发布训练后的CV大模型 管理CV大模型训练任务 CV大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古CV大模型
训练预测大模型 预测大模型训练流程与选择建议 创建预测大模型训练任务 查看预测大模型训练状态与指标 发布训练后的预测大模型 管理预测大模型训练任务 预测大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古预测大模型
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