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创建NLP大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型，操作步骤如下： 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“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，参考表1完成部署参数设置
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 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习
创建科学计算大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，参考表1完成部署参数设置。 表1 科学计算大模型部署参数说明
构建微调训练任务 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 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”页面进行配置。 训练配置：按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional
提示词写作常用方法论 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例
调用应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API，输入问题，将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id
优化提示词 模型训练完成之后，优化提示词是一种可以继续优化模型效果的有效策略，一个好的提示词能极大地激发模型的潜能，使其在特定任务上表现出色。接下来，我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧，帮助您更好地驾驭模型，实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始： 选择合适的提示词模板
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 仅图片 tar、图片目录 图片：支持jpg、jpeg、png、bmp类型。 tar
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，用户只需提供一些基本信息
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化
编排工作流 Agent平台支持对工作流编排多个节点，以实现复杂业务流程的编排。 工作流包含两种类型： 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景，基于用户对话内容提取关键信息，输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容直接输出结果
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