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在聚合分组中选择需要聚合的变量，每个分组只能聚合一种数据类型的变量。例如将多个 String 类型的变量聚合为一个 String 变量、将多个 Integer 类型的变量聚合为一个 Integer 变量。 例如判断节点或意图识别节点会将工作流拆分为多路分支，每次执行时，工作流会根据判断条件或用户意图决定运行其中某一
载样例”）。 对于jsonl文件，每行填写一条json字符串，json的case_no（序号），question（问题），ref_answer（参考回复）三个字段必填，case_no从1开始递增填写。 对于csv和excel文件，序号、问题和参考回复三个字段必填，序号从1开始递增填写。
息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id
Studio 定位为 “一站式大模型工具链平台”，以 “支持百模千态” 为目标，构建了数据、模型、Agent 三引擎驱动的开发体系，为大模型的全生命周期开发提供工具支撑，具体工具链如下： 数据工程工具链：保障训练数据质量 数据是大模型训练的核心基础，该工具链围绕 “数据全流程管理” 设计，
任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 AI预标注功能介绍 标注任务开始前，系统对当前任务中的所有数据批量智能生成标注数据，具体操作如下。 在“创建标注任务”页面，选择数据集、开启AI预标注后单击“完成创建”。 图2 AI预标注功能
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 加工任务”，单击界面右上角“管理加工算子”进入加工列表页面。 图6 自定义算子列表 单击算子“audio_speaker_detection”，查看算子详情。 图7 算子详情 更新自定义加工算子 登录ModelArts Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题： 训练视频生成大模型
认证鉴权”章节获取Token。 使用API调用图像搜索大模型 在Postman中新建POST请求，并填入API请求地址。 参考填图2写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为获取Token中获取的Token值。
cce评测服务启动配置参数说明如下： pangu.studio.evaluation.import.casesets.max.number: 所有评测任务数据集数量最多不超过多少，默认100条，上限与数据集所在的OBS桶容量相关。 pangu.studio.evaluation
单击“事件”页签，可查看训练任务子任务运行事件，通过事件可以观察到当前任务的运行情况。事件可以按照“正常、异常、告警”三类事件类型过滤。 获取当前任务运行的worker、workerIP以及任务异常退出时的节点和退出码信息。 在ModelArts Studio训练任务页面单击需要查看的任务名，进入“任务详情”页，
单击“事件”页签，可查看训练任务子任务运行事件，通过事件可以观察到当前任务的运行情况。事件可以按照“正常、异常、告警”三类事件类型过滤。 获取当前任务运行的worker、workerIP以及任务异常退出时的节点和退出码信息。 在ModelArts Studio训练任务页面单击需要查看的任务名，进入“任务详情”页，
任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 AI预标注功能介绍 标注任务开始前，系统对当前任务中的所有数据批量智能生成标注数据，具体操作如下。 在“创建标注任务”页面，选择数据集、开启AI预标注后单击“完成创建”。 图3 AI预标注功能
基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 标签（选填） 设置部署任务的标签，部署和更新模型时，以“SERVICE_TAGS_CONFIG”为key，标签信息的json体Base64字符串为value添加到模型服务的环境变量中。 参数填写完成后，单击“立即部署”。
Global-Weather 1.1.3, 1.2.3, 1.3.3, 1.4.3版本模型属于历史版本，在2025年9月5日后不再支持训练。例如天气基础要素预测，需要时间分辨率为1小时的场景下，您可以选择Pangu-AI4S-Global-Weather-v1.1.4-1h模型。
认证鉴权”章节获取Token。 使用API调用多模态大模型 在Postman中新建POST请求，并填入API请求地址。 参考图3填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为获取Token中获取的Token值。
不支持输入节点、消息节点、提问器节点和Agent节点。 试运行方式 试运行界面与任务型工作流不同。 若“开始”节点有多个参数，先对除query参数外的参数进行配置，然后再以对话窗口的形式进行试运行。 若“开始”节点有多个参数，在试运行时，需要对多个输入参数同时进行配置。 常见问题
单实例训练单元数 本案例中使用默认值。 选择单实例训练单元数。 实例数 本案例中使用默认值。 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，
checkpoint的机制是：在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）通过设置环境变量SAVE_INTERVAL来配置训练多少步保存一次断点。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载
、温度）。 25km*25km。 全球范围，纬度90N~-90S，经度0W~360E。 训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 参考ERA5数据获取指导 参考EC0数据获取指导 污染物模型 天气数据 1、全球气象数据，需包含4个表面层特征（10m u风、10m v风、2米温
认证鉴权”章节获取Token。 使用API调用CV大模型 在Postman中新建POST请求，并填入API请求地址。 参考图3填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为获取Token中获取的Token值。
