模型开发 ModelArts Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts

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当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模型功能将其转换为Ascend310芯片支持的“.om”格式。 后续操作 模型开发完成后，需要把模型导入至HiLens Studio。可通过本地

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去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模型功能将其转换为Ascend310芯片支持的“.om”格式。 后续操作 模型开发完成后，需要把模型导入至华为HiLens控制台。针对Tenso

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管理盘古数据资产 管理盘古模型资产 管理预置或训练后发布的模型。 管理盘古模型资产 科学计算大模型开发流程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了科学计算大模型的全流程开发支持，涵盖了从数据处理到模型训练、部署、调用的各个环节。 科学计算大模型开发流程见图5、表5。 图5

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开发产品模型 什么是产品模型 在线开发产品模型 离线开发产品模型 导出和导入产品模型 父主题： 产品开发

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开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型

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在线开发产品模型 概述 在线开发产品模型前需要创建产品。创建产品需要输入产品名称、协议类型、数据格式、所属行业和设备类型等信息，产品模型会使用这些信息作为设备能力字段取值。物联网平台提供了标准模型和厂商模型，这些模型涉及多个领域，模型中提供了已经编辑好的产品模型文件，您可以根据自

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导入/转换ModelArts开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将在ModelArts开发的模型导入HiLens

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所以离线开发产品模型就是按照产品模型编写规则和JSON格式规范在devicetype-capability.json中定义设备能力，在servicetype-capability.json中定义服务能力。因此离线开发产品模型需要熟悉JSON的格式。 由于离线开发产品模型文件相对在

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导入/转换本地开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将本地开发的模型导入HiLens Studio，以及针

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开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流

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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型

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一个技能是否可以使用多个模型？开发技能时如何添加多个模型？ 一个技能可以使用多个模型，在调用hilens.Model接口进行模型初始化时，需要分别初始化每个模型。详情请参见开发指南>模型管理模块。 添加多个模型的方式如下： 在“新建技能>填写技能内容”时，在“模型”字段添加多个模型。详情请参见新建技能>填写技能内容。

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开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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管理模型 开发模型 导入/转换本地开发模型 导入/转换ModelArts开发模型 加密模型 父主题： 开发环境HiLens Studio

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定制开发指导（基于智能排班模型BO） 本章节介绍如何基于智能排班模型BO进行二次开发。 开放能力 定制开发流程 基本操作 定制开发应用 打包发布应用 父主题： 智能排班二次开发指南

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模型安全 模型开发安全性与合规性 用于模型训练的数据安全性与合规性。 所有用于训练的数据均为开源合规的数据。 所有用于训练的数据均过滤密码、IP地址、手机号、email等个人隐私信息。 对所有用于训练的数据集进行版本管理，支持数据溯源；数据集存储安全，且对数据访问进行身份及权限控

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以导入第三方大模型至ModelArts Studio大模型开发平台。 导入模型前，请参考导出盘古大模型至其他局点完成模型导出操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型”页面，单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面，模型来源选择“盘古

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