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评测NLP大模型 创建NLP大模型评测数据集 创建NLP大模型评测任务 查看NLP大模型评测报告 管理NLP大模型评测任务 父主题: 开发盘古NLP大模型
编排与调用应用 应用介绍 编排应用 调用应用 管理应用 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
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求的文本,都将从此节点开始。 意图识别节点:该节点对用户输入的文本进行分类和分析,识别出用户的意图。主要包括以下两种意图: 文本翻译意图:系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图:包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点:
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
大模型”节点分支,输出“大模型”节点的回答。 图2 试运行工作流-2 多场景测试:对多种不同场景下的prompt进行测试,确保在各种情境下系统能够有效响应: 不同语言对的翻译:如图3,针对不同的语言对(如中文到法语、俄语到西班牙语),评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
Peilin噪音通过对输入数据(比如空间坐标)进行随机扰动,让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候
方式1:在首页顶部单击“此处”,在弹窗中选择授权项,并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权 方式2:单击首页右上角“设置”,在“授权管理”页签,单击“一键授权”。 父主题: 准备工作
数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。
步骤4:配置意图识别节点 配置该节点来分析用户输入,识别其意图,以便后续处理。 步骤5:配置提问器节点 配置一个提问器节点,用于向用户或系统提出问题,获取所需信息。 步骤6:配置插件节点 将外部API等集成到工作流中,以扩展功能或调用外部接口。 步骤7:配置判断节点 设置条件判
类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。
份认证服务”,单击“Token管理 > 获取IAM用户Token(使用密码)”。 如图2,配置请求体参数。 图2 配置请求体参数 其中,domain_id、domain_name、project_id、project_name获取方式如下: 登录管理控制台。 鼠标移动到右上角已登
ACC ACC(异常相关系数,距平相关系数,Anomaly Correlation Coefficient)是一个重要的统计指标,用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异,其值范围从-1到+1,
盘古大模型服务的配额限制详见表2。 表2 配额限制 资源类型 默认配额限制 是否支持调整 模型实例 ModelArts Studio平台上,单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。 是 如果希望申请提升配额,请联系客服。 功能限制 盘古大模型服务的功能限制详见表3。 表3 功能限制 功能类型 使用限制