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数据加工 在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的文本类数据集，并设置数据集的名称和描述。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于文本类数据集，可选择预置加工算子，请参见文本类加工算子能力清单。
准备工作 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
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。 微调阶段：基于预训练的成果，微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能
模型部署：平台提供了一键式模型部署功能，用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模
在“创建加工数据集”页面，选择需要加工的图片类数据集，并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时，默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于图片类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1、表2。
当前空间数据集，如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 若选择发布方式为“单个数据集”，选择数据集后，单击“下一步”。 图3 发布方式1 若选择发布方式为“混合数据集”，勾选多个数据集后，单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取
工作流 Token计算器 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。 Token计算器 用户在部署服务的过程中，建议开启“安全护栏”功能，以保证内容的安全性。
量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题： 撰写提示词
当前空间数据集，如果用户具备其他空间的访问权限，可以选择来自其他空间的数据集。 若选择发布方式为“单个数据集”，选择数据集后，单击“下一步”。 图3 发布方式1 若选择发布方式为“混合数据集”，勾选多个数据集后，单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取
单击“确定”，完成参数配置。 连接大模型组件和其他组件。 配置意图识别组件 意图识别组件用于根据用户的输入进行分类并导向后续不同的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的
opened API. 账号未开通该API服务。 请确认是否已开通该API服务。 PANGU.3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU
什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台，盘古NLP、科学计算模型能力通过ModelArts Stu
数据集加工场景介绍 数据加工概念 数据加工是数据工程中的核心环节，旨在通过使用数据集加工算子对原始数据进行清洗、转换、提取和过滤等操作，以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。 通过这一过程，用户能够优化数据质量，去除噪声和冗余信息，提升数据的准确性和一致性，为后续的模型训练提供
I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大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根
撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手，需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时，可以通过批量替换{{
转换，用户可以确保数据与特定模型（如盘古大模型）兼容，并优化训练效果。 灵活的定制化服务：对于文本类、图片类数据集，用户自定义数据格式，用户可以使用脚本灵活调整数据格式，以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率：通过发布符合标准的数据集，用户可以大幅提升数据的处理效率，减少后续的调整工作，快速进入模型训练阶段。
obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常，是否可以访问OBS桶数据。 数据加工 The task operator not exist. 执行数据加工使用的算子出现异常，请联系服务技术支持解决。 dataset is not online. 数
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
完成问题的回答。 除了上述提到的四个模块以外，还需要一个编排流程的pipeline，将这些模块提供的API接口进行编排，串联query改写、意图识别模块、检索模块和问答模块。该pipeline负责接收前端用户输入的query和历史问答，逐步处理并最终输出答案，展示在前端界面。
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