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PI基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 推理作业的ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 作业ID。 name String
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
信息。 请求参数 单击“添加参数”，可以添加多个请求参数。 表3 请求参数信息 参数名称 说明 参数名称 参数的名称，长度为1 ~ 50个字符，参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。 参数描述 参数的名称，长度为1 ~ 200个字符，参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。 参数类型
单击画布中的“提问器”组件，打开参数配置页面。 图7 提问器配置图 在“参数配置”中，配置输入和输出参数。 输入参数 单击“添加参数”，可以添加多个输入参数。 表5 输入参数 参数名称 说明 参数名称 由开发者自定义，可以通过双花括号形式在后续“问题配置”中被参数“问题”引用。 参数的名称长度必须
确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 响应参数 状态码： 201 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tasks Array of tasks objects 创建的作业列表。 表8 tasks 参数 参数类型 描述 id String 创建的作业ID。 请求示例
创建盘古图片类数据集标注任务 场景描述 此示例演示了如何快速创建图片Caption数据标注任务。您将学习如何设置任务参数、配置标注要求并进行标注。 准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务，上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意
PI基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 推理作业的ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 作业ID。 name String
集合预报的CNOP初始扰动数量。取值范围：[2, 350]。 响应参数 状态码： 201 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tasks Array of tasks objects 创建的作业列表。 表8 tasks 参数 参数类型 描述 id String 创建的作业ID。 请求示例
模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证
创建时可导入图片、图片+Caption、图片+QA对三种类型的数据，具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 图片 tar、图片目录 图片：支持jpg、jpeg、png、bmp类型，单张图片大小不能超过5M，图片总大小不能超过500MB。
resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。 参考请求URI章节获取请求URI，示例如下。 https://{endpoint}/v1/{proj
'EQUAL-TO'}]}}"} 判断数据中的JSON参数是否与Query中的参数对应上。 训练模型 自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size）
用训练（重新训练模型）。在重训配置参数时，您可以选择新要素进行训练。请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测
度预测能力，在选择好模型后，根据需求选择相应的数据和模型配置信息，模型就会返回相应的预测结果。 表1 科学计算大模型能力调测参数说明（天气/降水预测） 参数 说明 场景 支持选择全球中期天气要素预测、全球中期降水预测。 全球中期天气要素预测：通过该模型可以对未来一段时间的天气进行预测。
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。
进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”，单击界面右上角“创建压缩任务”。参考表1创建模型压缩任务。 表1 模型压缩任务参数说明 参数类别 参数名称 说明 压缩配置 压缩模型 选择需要进行压缩的模型，可使用来自资产的模型或任务的模型。 压缩策略 例如，可使用INT8压缩策
Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调
使用API调用Token计算器，详见《API参考》“API > Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议 平台针对NLP大模型提供了两种训练类型，包括预训练和微调，二者区别详见表3。 表3 预训练和微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性：预
练提供更高质量、更有效的输入。数据加工不仅仅是对数据的简单处理，它还针对不同数据类型和业务场景进行有针对性的优化。 ModelArts Studio大模型开发平台提供了强大的数据加工功能，根据不同类型的数据集预置了多种加工算子，如数据提取、转换和过滤等。 数据加工意义 数据加工直
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