什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台，盘古NLP、科学计算模型能力通过ModelArts S

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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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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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管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产

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等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产

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申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，需提交试用申请，申请通过后试用盘古大模型服务。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 在首页单击“试用咨询”，申请试用盘古大模型服务。 图1 申请试用 父主题： 准备工作

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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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气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型

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本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6：训练NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的训练操作。 步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压缩操作。压缩是指通过减少模型的参数量或计算复杂度，在尽量保持模型性能的前提下，减小其存储需求和推理时间，从而提升模型的部署效率

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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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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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在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调

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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。 构建科学计算大模型训练数据要求 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 模型类别 特征要求

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训练NLP大模型 压缩NLP大模型 通过模型压缩可以降低推理显存占用，节省推理资源提高推理性能。 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 部署后的模型可进行调用操作。 部署NLP大模型 调用NLP大模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。 调用NLP大模型 盘古NLP大模型应用开发

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调用盘古NLP大模型API实现文本对话前，请确保您已完成NLP大模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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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“盘古大模型

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盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用对话问答（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。例如，以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [

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背景信息 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

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如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化

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数据发布：平台支持将处理后的数据集发布为多种格式，包括默认格式和盘古格式。尤其对于文本类和图片类数据集，平台支持将其转换为专门用于训练盘古大模型的盘古格式，为后续模型训练提供高效的数据支持。 通过整合上述功能，数据工程模块不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。

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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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