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当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 单实例训练单元数 选择单实例训练单元数。 实例数 选择实例数。 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。 发布模型 开启自动发布 开启自动发布后，模型训练完成的最终产物会自动发布为空间资产，
使用API调用CV大模型 获取CV大模型API请求地址 登录ModelArts Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击“模型名称”在“详情”页面获取API请求地址。 只有处于“运行中”状态的模型才可以正常调用。
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
查看图像搜索模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 创建AI研读研究助手Agent的流程见表1。 表1 创建AI研读研究助手Agent流程 操作步骤
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，
查看Deepseek大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测 > 任务管理”。 单击操作列
查看三方大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“评测中心 > 评测任务”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报告
数据加工 > 数据合成”，单击界面右上角“创建合成任务”。 在“创建合成任务”页面，选择需要合成的数据集，选择合成内容与预期合成条数，如图1，系统指定预期合成条数则为数据集初始数据条数。 图1 创建合成任务预期合成数据条数配置 如果合成前的数据集与合成后的数据集结构相同，可选择开启“
配置知识库 知识库是Agent开发平台中用于存储、管理和检索领域知识的核心组件，它通过结构化存储、智能检索以及动态更新机制，为Agent提供精准的信息支持。知识库支持doc, pdf, pptx, xlsx, csv等多种格式上传，通过多源知识融合和向量化处理，知识库可实现对复杂
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 创建AI研读研究助手Agent的流程见表1。 表1 低代码构建智能助教工作流 操作步骤 说明 创建语文题库知识库
图片类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类
部署算法包组件 运行算法包组件依赖于CPU、NPU这类计算资源。如果应用中有使用算法包组件，需要先执行部署操作。部署后算法包就能在一个独立、隔离的环境中运行，同时也能被其他组件访问。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“垂域应用开发 > 应用组件
查看NLP大模型评测报告 评测任务创建成功后，可以查看大模型评测任务报告，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“评测中心 > 评测任务”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报
创建NLP大模型评测数据集 效果优秀的模型需要保证模型拥有良好的泛化能力，即模型不仅要在已给定的数据（训练数据）上表现良好，还要能够在未见过的数据上也达到类似的效果。为了实现这一目标，模型评测是必不可少的环节。在收集评估数据集时，必须保持数据集的独立性和随机性，确保收集到的数据能
获取源数据 常用数据来源 常用数据来源（以pdf、word为例）： 网页：互联网中存在大量的网页数据，数据规模较大，且覆盖范围较广，可以通过爬虫工具进行爬取。但是网页数据可能会包含干扰信息，且格式容易错乱，需要进行精细的加工和筛选工作。 对话：有助于提升模型的对话能力。可以从书面
创建图像问答大模型训练任务 创建多模态大模型预训练任务 创建多模态大模型预训练任务步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练
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