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进入“清洗步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
进入“清洗步骤编排”页面。对于文本类数据集，可选择的清洗算子请参见文本类清洗算子能力清单。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
进入“清洗步骤编排”页面。对于图片类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云
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
数据工程 ModelArts Studio开发平台提供了全面的数据工程功能。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节，帮助用户高效构建高质量的训练数据集，推动AI应用的成功落地。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
Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access
Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“横向比较”。
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 >
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）
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高，缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时，请尽可能保证数据的多样性。建议将不同文本构建为不同的场景，甚至将同一段文本构建为多个不同的场景。 不同规格的模型支持的长度不同，当您将无监督数据构
用百宝箱”按钮，在“应用市场 > 通用”页签，单击“创意活动方案生成”进入该应用。 图1 “创意活动方案生成”应用 如图2，在应用页面，输入所需的活动主题与活动描述，单击“创作”。 图2 活动主题与描述 该预置应用将根据所输入的主题与描述，在“结果生成”中生成相应的创意活动方案。
为大模型训练提供高质量的数据支撑。 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、压缩、部署、评测、推理等功能，通过高效的推理性能和跨平台迁移工具，模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 Agent开发工具链
程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等，不同训练方式所需要使用的数据见表1，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1 训练NLP大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 数据集类型 数据集内容 文件格式 NLP
在“订购管理”页面，单击“资源订购”页签，在资源列表单击操作列“扩缩容”。 在“扩缩容”页面完成当前资源的扩缩容操作，平台将根据扩缩容前后的规格差异支付或退还费用差价。 缩容可能会影响进行中的任务以及后续任务的创建，缩容前，请先确认需要缩容的资源已释放。 父主题： 准备工作
填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发
使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据
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