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请求示例 { "data": [ { "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ...
{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ...
surface_features：海浪特征：有效波高（SWH）。 父主题： 数据集格式要求
{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ...
{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ...
{ "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx } ] } 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。
": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...], "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125
示例如下： feature1,feature2,target 10.5,20.3,100 10.6,20.5,101 10.7,20.7,102 10.8,20.9,103 10.9,21.0,104 从OBS导入：单个文件大小不超过50GB，文件数量不限制。
推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。
表2 盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。
方案设计 设计背景 在教育数字化与 "双减" 背景下，智能伴学助手以知识图谱 + 自然语言处理技术，化身语文学习全场景伙伴，提供「即时问答 + 分层解析 + 情境拓展」陪伴链。它以技术驱动个性化学习，让每个学生拥有专属语文空间，在智能引导中感受语言魅力，厚植文化根基。 本章将详细介绍如何利用不同的节点搭建一个语文知识智能助教的工作流
典型问题 在构建和运行该工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：代码节点运行失败：Code component executeerror, error message=name'str1'is not defined 问题现象 代码节点运行失败，报错信息如图1。 图1 代码节点报错示例
缺省值：false temperature 否 Float 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 意味着贪婪采样。
供应链管理 场景：库存预警与自动补货、物流异常处理。 工作流设计：通过代码节点对接ERP系统，判断节点识别库存阈值，触发补货插件或邮件通知节点。 优势：复杂规则（如供应商优先级、物流延迟策略）可通过分支节点精准实现，稳定性高于纯模型驱动。
True, help="") def prettify_xml(elem): rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理，同时支持提示词的查询、删除。 图1 提示词工程使用流程 父主题： 开发提示词工程
加工数据集 数据集加工场景介绍 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 加工预测类数据集 加工音频类数据集 加工其他类数据集 管理加工算子 使用日志查看数据集加工进度 管理加工后的数据集 管理加工任务资源 加工任务生成数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
应用场景 客服助手 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。
不同数据加工算子所需数据资源类型详见系统预置加工算子介绍。 按需（时长）计费、包年/包月 ModelArts Studio-数据智算单元 适用于数据加工，用于AI类算子加工。 不同数据加工算子所需数据资源类型详见系统预置加工算子介绍。
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