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各参数说明： 算子依赖的大模型：选择要使用的大模型，支持预置服务和我的服务。 参数配置样例： 转换样例： 问答排序 适用的数据集类型：“文本类-问答排序”。 各参数说明： 算子依赖的大模型：选择要使用的大模型，支持预置服务和我的服务。 参数配置样例： 转换样例： 数据蒸馏 适用的数据集
行微调。通过此方式，将原始问题转化为针对特定时间点的二分类任务，判断其状态为正常或异常。 推理部署服务需要兼容预训练、微调两种产物的部署，每种模型调用逻辑以及输出结果有区别，需要服务内自动识别加载模型的类别，并根据API请求体输入返回推理结果。 若为预训练工作流产物（正常数据学习
行微调。通过此方式，将原始问题转化为针对特定时间点的二分类任务，判断其状态为正常或异常。 推理部署服务需要兼容预训练、微调两种产物的部署，每种模型调用逻辑以及输出结果有区别，需要服务内自动识别加载模型的类别，并根据API请求体输入返回推理结果。 若为预训练工作流产物（正常数据学习
"feature_1": 712.3825532408, "feature_2": 373.0545721447, "feature_3": 393.8145421256, "feature_4": 597
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参数解释： 时序任务的历史窗口大小，该参数主要服务于支持多尺度窗口的模型的推理。 约束限制： 填写时需要保证输入序列长度大于等于该值。 取值范围： min：32 max：与训练模型的历史窗口大小一致，最大不超过512。 默认取值： -1，-1为当前服务模型的默认大小。 prediction_len
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如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
int(input1) return { # 注意输出参数中定义res变量 'res': input1 * input1 } except Exception as e: return { # 注意输出参数中定义res变量
取值范围： 不涉及 默认取值： false temperature 否 Float 参数解释： 用于控制生成文本的多样性和创造力。 控制采样随机性的浮点数。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。值为 0 意
用于各种应用场景和研究领域。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，如上下文、输入或示例等。 思维链 思维链 （Chain-of-Thought）是一种模拟人类解决问题的方法，通过一系列自然语言形式的推理过程，从输入问题开始，逐步推导至最终输出
total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_features：地表特征变量列表，例如气压（P）、温度（T）、风速（U、V）。 upper_air_layers：高空气压层列表，例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features：高空特征变量列表，例如湿度（Q）、温度（T）、风速（U、V）、高度（Z）。
参数解释： 时序任务的历史窗口大小，该参数主要服务于支持多尺度窗口的模型的推理。 约束限制： 填写时需要保证输入序列长度大于等于该值。 取值范围： min：32。 max：与训练模型的历史窗口大小一致，最大不超过512。 默认取值： -1，-1为当前服务模型的默认大小。 响应参数 状态码：
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商业化落地，打造工业级盘古解决方案。 最全工具链平台 ModelArts Studio大模型开发平台打造业界最强、最全的大模型工具链平台，数据工程、评测中心、模型开发、Agent开发等沉淀华为大模型开发先进经验，做到国内行业首选工具链平台。 零代码开发平台 ModelArts S
否吸烟或有其他呼吸系统疾病史？" //第二轮答案 }, { "content": "以前没有相关疾病，不确定有没有接触过感冒的患者" //第三轮问题 } ], "temperature": 0.9,
temperature 否 Float 参数解释： 用于控制生成文本的多样性和创造力。参数的取值范围是0到1，其中0表示最低的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。temperature参数可以
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