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统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产
也可以灵活组合各个节点，包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势 Agent开发平台具有能力扩展、自定义知识库、灵活的工作流设计和全链路信息调测评估等特点。 能力扩展：平台可以集成多种插件，插件能够有效扩展Agent的能力边界。
ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 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
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
配置服务访问授权 配置OBS访问授权 ModelArts Studio大模型开发平台使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。
动加工任务。 当数据加工任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。
调用工作流 功能介绍 通过调用创建好的工作流API，输入问题，将得到工作流执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id}
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
当数据加工任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后，如果无需使用数据标注、数据合成功能，可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。
当数据加工任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后，如果无需使用数据标注、数据合成功能，可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。
创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求，但未处理完成。 203 Non-Authoritative Information 非授权信息，请求成功。 204 No Content 请求完全成功，同时HTTP响应不包含响应体。 在响应OPTIONS方法的HTTP请求时返回此状态码。
用。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 在编排工作流时，可以使用以下节点进行功能设计： 开始节点：开始节点是工作流的起始节点，用户输入的信息由开始节点传入。 结束节点：结束节点是工作流的最终节点，用于定义整个工作流的输出信息。
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
由于数据工程需要支持对接盘古大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持标准格式、盘古格式： 标准格式：数据工程功能支持的原始格式。该格式的数据集可发布到资产中，但下游模型开发不可见。 盘古格式：使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式，该数据集将被用于ModelArts
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
计费概述 关于盘古大模型的详细费用信息，敬请咨询华为云售前咨询，我们将为您提供专业的解答和支持。 通过阅读本文，您可以快速了解盘古大模型的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。
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。
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
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下： 登录ModelArts St
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