的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 加工文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求

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支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack 部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。 父主题： 用户指南

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。 政府 提高公共服务的效率和质量，加强公共安全，优化政策方案和决策过程等。 金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生

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定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术，它通过在模型的输出中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的尺度 定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 优化器种类

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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度损失异常，波动大且不收敛，如图3。在删除异常数据后，如图4，盐度正常收敛。因此在训练过程中存在损失波动较大的情况，可以考虑数据异常的情况。 图1 盐度数据偏移与缺失样例-1 图2 盐度数据偏移与缺失样例-2 图3 盐度（S）异常的训练损失 图4 删除异常值后的训练损失 父主题：

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创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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按照句子的过滤粒度，自动识别段落结尾处的内容是否完整，如果不完整，则过滤。 广告数据过滤 按照句子的过滤粒度，删除文本中包含广告数据的句子。 QA对过滤 过滤包含以下情况的QA对： 问题不是string格式。 回答为空。 回答无意义。 语种过滤 通过语种识别模型得到文档的语言类型，筛选所需语种的文档。

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APP特征信息中，MD5值如何填写？ APP特征信息中的MD5值，指的是APP证书的数字指纹值。对于安卓版APP，请填写证书的MD5值（以16进制形式填写）。对于苹果版APP，请填写证书的SHA-1值（以16进制形式填写）。 父主题： APP备案FAQ

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据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。 单击“特征画像”左侧的图标，运行代码。 运行完成后，5个KPI指标以页签方式，展示各自的原始数据及其密度

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通过可视化方法，数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。 结合数据自身特征，进行异常数据的筛选。 对于异常值，视情况进行删除、替换、保留等操作，兼顾模型的收敛与鲁棒性。 删除异常值后，盐度（S）损失收敛正常，如图4。 表2 验证集选择的时间区段 时间分辨率 推理步数 验证集选择的时间区段

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例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类

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据本身而是数据服务，可选择数据模型或数据软件服务的形式，以特许经营、软件授权等方式来产生可持续现金流。 数据产品的结算系统搭建非常关键，建立合理的利益分配机制，必要时考虑分销路线，有利于将数据资产收入最大化。需要注意的是，由于数据可以无限复制，具有弱排他性，所以市场的参与者需要从

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构建微调训练任务数据集 获取源数据 科学计算大模型微调训练所需的数据为气象再分析数据。 气象再分析数据集是利用现代数值天气预报模型和数据同化系统，对过去的观测数据进行重新处理后得到的。这些数据集可以是全球范围的，也可以是特定区域的。再分析数据集的目的是通过整合历史观测数据和现代计算技

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布、新冠疫情态势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏、某运输行业大数据平台、数据中心云监控。 预览 用户可以预览数据大屏的即时数据，及时了解数据大屏的呈现效果。 发布 用户开发完成一个数据大屏后，通过发布功能向其他用户分享即时的或历史版本的数据大屏。

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大屏数据处理应用模板 描述 大屏数据处理应用模板，可配合组件资产“大屏Demo”使用。 开放能力 大屏数据处理应用模板为APP资产，提供服务能力。 服务 说明 getTodayForDmax 该服务用于获取当天时间。 getTaskStatusNum 该服务用于获取各任务状态的具体数量。

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通过可视化方法，数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。 结合数据自身特征，进行异常数据的筛选。 对于异常值，视情况进行删除、替换、保留等操作，兼顾模型的收敛与鲁棒性。 删除异常值后，盐度（S）损失收敛正常，如图4。 表2 验证集选择的时间区段 时间分辨率 推理步数 验证集选择的时间区段

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企业数智员工解决方案是基于盘古大语言模型开发。盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。 在数智员工的开发过程中，我们使用了大规模数据集进行训练，并进行

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