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Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。
通过拖拉拽方式，开发者可以组合各种组件（如大模型、代码、意图识别等），快速搭建工作流，实现更高效的应用开发。 平台还提供全链路信息观测和调试工具，支持开发者深入分析工作流执行过程中的每个环节。
这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。
这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double 集合预报的Perlin加噪scale。取值范围：(0, 0.5)。
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 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
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1，一个请求主要由请求URI
提示词写作常用方法论 提示词工程是一项将知识、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
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