效果评估 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评

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左侧栏选择“看板”模块，在“看板”页面顶部导航栏单击“活动通知与反馈”，查看发布的活动反馈结果，方便反馈结果收集与统计。 反馈信息列表支持按照各字段排序。 图6 活动通知与反馈视图 应用场景 以上是一个活动通知与反馈的开发过程，其他类似场景也基本相同，比如： 任务发起与进展反馈。 调查问卷与反馈。

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量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题： 撰写提示词

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 indicator_values Map[String，Map[String, Map[String, String]]] 查询到的效果指标，外层ma

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。

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迁移效果校验 在pipeline适配完成后，需要验证适配后的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite

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culstomize_formula参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 alias 是 String 指标别名，字母、下划线、数字组成。 formula 是 String 用户指定自定义指标公式，由参数别名和计算符号组成。如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。计算符号只支持+、-、*、/。

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横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考：

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事件处理效果预览 “事件”是指用户在客户端查看智能短信时，通过与子组件交互可完成的客户端操作。比如手机用户点击短信中的“进入官网”按钮，即可访问官网。 如您需要在预览模板时查询模板绑定的事件处理效果，这一需求可通过调用PreviewService函数统一处理事件来实现。目前ite

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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。

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击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果

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批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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设置图片效果 设置亮度 此功能支持控制台图形界面模式和代码编辑模式使用，也支持通过接口调用模式使用。 具体的参数说明如表1所示。 操作名称：bright 表1 亮度参数说明 参数 取值说明 代码样例 value 调整图片亮度，取值范围为[-100，100]。 原始的亮度值为0。亮度从-100至100递增。

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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华为 数据治理 效果 以财经为例，在数据治理前存在很多问题，如由于IT系统的烟囱式建设，导致一个角色跨多个IT系统操作，效率低；数据获取难，手工处理多，单一个收入管理需要从5个系统导出数据，约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理，华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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