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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设
API NLP大模型 科学计算大模型 Token计算器
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的文本类数据集 父主题： 标注数据集
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型
加工气象类数据集 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的气象类数据集 父主题： 加工数据集
撰写提示词 创建提示词工程 撰写所需提示词 预览提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
使用数据工程准备与处理数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 标注数据集 评估数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
产品功能 空间管理 数据工程 模型开发 Agent开发
模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格
基础知识 大模型开发基本流程介绍 大模型开发基本概念
上线标注后的数据集 对标注后的数据集执行上线操作。 评估数据集（可选） 创建数据集评估标准 创建数据集评估标准。可以评估文本通顺性、图文内容一致性、视频清晰度等。 创建数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，并基于评估标注对数据逐一评估其质量，评估后的数据可以用于模型训练。 获取数据集评估报告
本类加工算子能力清单见表1。 表1 文本类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 WORD内容提取 从Word文档中提取文字，并保留原文档的目录、标题和正文等结构，不保留图片、表格、公式、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取
具体功能如下： 数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台，支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式，确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工：平台提供强
务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若是自然语言处理任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。
应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。
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