- 最新动态
- 功能总览
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
用户指南
- 盘古大模型服务ModelArts Studio大模型开发平台使用流程
- 准备工作
- 在模型广场查看模型
- 使用数据工程构建数据集
- 开发盘古NLP大模型
- 开发盘古CV大模型
- 开发盘古预测大模型
- 开发盘古科学计算大模型
- 开发盘古搜索规划模型
- 开发盘古向量&重排模型
- 开发盘古行业大模型
- 开发Deepseek大模型
- 开发图像搜索模型
- 开发提示词工程
- 开发Agent应用
- 管理空间资产
- 管理资源池
- 最佳实践
- API参考
- SDK参考
-
常见问题
- 高频常见问题
- 大模型概念类
-
大模型微调训练类
- 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习
- 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优
- 如何判断盘古大模型训练状态是否正常
- 如何评估微调后的盘古大模型是否正常
- 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优
- 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答
- 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
- 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断
- 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题
- 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同
- 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差
- 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好
- 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好
- 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好
- 大模型使用类
- 提示词工程类
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
链接复制成功!
查询推理作业详情
功能介绍
根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。
URI
GET /v1/{project_id}/alg-infer-job/ai4s/service/{deployment_id}/tasks/{task_id}
获取URI方式请参见请求URI。
请求参数
无
响应参数
状态码: 200
参数 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|
id |
String |
推理作业ID。 |
name |
String |
创建作业时设置的作业名称。 |
created_at |
String |
作业创建时间,ISO 8601格式。 |
updated_at |
String |
更新时间,ISO 8601格式。 |
state |
String |
模型推理任务状态。
|
input |
TaskInputDto object |
输入数据的信息。 |
output |
TaskOutputDto object |
输出数据的信息。 |
config |
TaskConfigDto object |
科学计算大模型配置信息。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
type |
是 |
String |
存储类型,取值为obs。 |
data |
是 |
Array of ObsStorageDto objects |
输入数据的OBS信息。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
data_dirs |
是 |
String |
根据不同模型指定输入数据的OBS路径。由json体转换的字符串,格式如下{"model_tag": "obs://path/to/data/"},model_tag与模型的对应关系请见表7。 |
start_time_begin |
是 |
String |
起报时间区间起点(YYYYMMDDHH时间戳)。 |
start_time_end |
是 |
String |
起报时间区间终点(YYYYMMDDHH时间戳)。 |
start_time_interval_hours |
否 |
Long |
起报时间间隔小时数,默认6。取值范围:[1, 24]。 |
forecast_lead_hours |
否 |
Long |
预报未来小时数,默认168,取值范围:[1, 720]。 |
draw_figures |
否 |
String |
是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 |
num_ensembles |
否 |
Long |
集合数量。在气象预报中,集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动,使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果,从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性,从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围:[2, 10]。 |
ensemble_noise_method |
否 |
String |
集合预报的加噪方式。可选:{"perlin"}。
|
ensemble_noise_perlin_scale |
否 |
Double |
集合预报的Perlin加噪scale。取值范围:(0, 0.5)。 |
ensemble_noise_perlin_octave |
否 |
Long |
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率,在生成Perlin噪音时,可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 取值范围:[1, 10)。 |
ensemble_noise_perlin_x |
否 |
Double |
用于选择集合预报的Perlin加噪x经度方向的尺度。 取值范围:[0, 1)。 |
ensemble_noise_perlin_y |
否 |
Double |
用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。 取值范围:[0, 1)。 |
模型资产名称 |
model tag |
---|---|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
global-weather |
Pangu-AI4S-Global-Precip |
global-precip |
Pangu-AI4S-Global-Ocean |
global-ocean |
Pangu-AI4S-Regional-Ocean |
regional-ocean |
Pangu-AI4S-Global-Ecology |
global-ecology |
Pangu-AI4S-Global-Swell |
global-swell |
Pangu-AI4S-Regional-Pollution |
regional-pollution |
Pangu-AI4S-Regional-Pollution-Tianrong |
regional-pollution |
请求示例
无
响应示例
{
"id": "baabcb565bb611eb8a0dfa163e3ddba1",
"name": "demo-task",
"created_at": "2024-07-31T10:30:49Z",
"updated_at": "2024-07-31T10:30:49Z",
"state": "PENDING",
"input": {
"type": "obs",
"data": [
{
"bucket": "bucket-name",
"path": "path/to/data/"
}
]
},
"output": {
"obs": {
"bucket": "bucket-name",
"path": "path/to/data/"
}
},
"config": {
"start_time_begin": "2017010100",
"start_time_end": "2017010200",
"start_time_interval_hours": 6,
"forecast_lead_hours": 168,
"draw_figures": "true",
"num_ensembles": 0,
"ensemble_noise_method": "perlin",
"ensemble_noise_perlin_scale": 0.1,
"ensemble_noise_perlin_octave": 3,
"ensemble_noise_perlin_x": 0.5,
"ensemble_noise_perlin_y": 0.5
}
}
状态码
请参见状态码。
错误码
请参见错误码。