科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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子配置项：计算配置包括如下子配置项：属性、表达式。 属性： 配置项英文名：property 说明：属性名，表示计算表达式所计算的结果赋予的对象。 用户可以选择消息中已有的某个属性，或者自行输入新的内容，该内容需要满足Json path语法的要求 。 类型：STRING 必选：是 约束：需要符合正则表达式： ^.{1,1000}$

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训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签，单击“发布”。

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是两个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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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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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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如何理解VPN连接中的对端网关和对端子网？ 对端网关和对端子网是两个相对的概念，在建立VPN连接时，从云的角度出发，VPC网络就是本地子网，创建的VPN网关就是本地网关，与之对接的用户侧网络就是对端子网， 用户侧的网关就是对端网关。 对端网关IP就是用户侧网关的公网IP，对端子网指需要和VPC子网互联的子网。

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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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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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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具备全面深度感知数据、实时传输交互数据、按需部署应用的能力。伴随着 工业互联网 的推进，工业互联网对网络基础设施提出了更高的要求，工厂内网络将呈现出融合、开放、灵活三大趋势，这对工业场景的网络设施提出了较高的要求，5G具备大带宽、低时延、多连接的特性，成为工业连接的全新网络替代方案，将成为下一代工业网络的演进方向。

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容器中的应用程序可以通过这个路径访问宿主机上的数据。 资源池：选择部署模型所需的边缘资源池，创建边缘资源池步骤请详见创建边缘资源池。 CPU：部署需要使用的最小CPU值（物理核）。 内存：部署需要使用的最小内存值。 Ascend：部署使用的NPU数量。 负载均衡：创建负载均衡步骤请详见步骤5：创建负载均衡。

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使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后，可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路

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通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数，并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import

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数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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1]。 给输入数据加噪音的尺度 定义了给输入数据加噪音的尺度。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]。 给输出数据加噪音的概率 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

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查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建科学计算大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。

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