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视频鉴黄评分 对视频的涉黄程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥50分的视频可视为涉黄视频。 视频暴恐评分 对视频的暴恐程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥50分的视频可视为暴恐视频。 视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0
单击模型，可在“版本列表”页签查看当前模型的历史版本，并执行模型的基本操作如训练、部署等。在“操作记录”页面可查看各版本的历史操作记录。 导出盘古大模型至其他局点 导出盘古大模型至其他局点前，请确保当前空间为该用户所创建的空间。 模型训练发布完成后，可以通过导出模型功能将本局点训练的模型导出，导出后的模型可以通
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。首先，需要根据业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
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。
生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容； 7.生成的内容必须完整，必须涵盖产品介绍中的每个关键点，不能丢失任何有价值的细节； 8.生成的内容必须符合客观事实，不能存在事实性错误； 9.生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样；
Studio大模型开发平台首页。 在“我的空间”分页中，单击“创建空间”。 填写空间名称、描述，单击“确认”，完成空间的创建。 图1 创建空间 单击创建好的空间，进入ModelArts Studio大模型开发平台，平台支持数据工程、模型开发、Agent开发等功能。 如果用户具备多个空间的访问权限，可在页面左上角单击切换空间。
高空变量 设置训练数据的高空变量信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空变量，选择后会在变量权重中增加或去除该变量权重，训练任务会根据您配置的高空变量对模型重新进行训练。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息，同时在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的表面变量，选择后会
ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
ry鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥来源参数名。 API Key：API Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息，配置请求参数和响应参数信息。
t来进行相关中控逻辑的判断，一般情况下能够满足绝大部分场景的需求。如果针对特别细分的垂域场景，且需要中控逻辑能够取得接近100%准确率的效果，则可以按照需求可以准备对应的中控分类数据。以简单的二分类场景为例，但中控逻辑可以非常复杂，可扩展到多场景分类。二分类的数据示例如下： {"context
和大模型组件。 开始：工作流的入口组件，该组件的配置详见配置开始组件。 结束：输出工作流的执行结果，该组件的配置详见配置结束组件。 LLM：初始化完成的大模型节点，没有额外的Prompt配置，直接接受用户原始输入，并输出大模型执行后的原始输出，该组件的配置详见配置大模型组件。 用
Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：
数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 在ModelArts
如果您需要为企业员工设置不同的访问权限，以实现功能使用权限和资产的权限隔离，可以为不同员工配置相应的角色，以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题
用户发布的数据集会被纳入数据资产，集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能，包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理，还可帮助用户了解每个数据集的使用情况，从而简化数据资产的维护更新流程。通过这样的统一管
用户问题，作为运行Agent的输入。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，
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，以便简
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