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： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

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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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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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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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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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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

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OBS存储类型的Notebook Notebook列表中所有文件的读写操作是基于所选择的OBS路径下的内容操作，即Notebook中的数据和被挂载的OBS路径中的数据是同步的。在OBS路径中创建文件夹、上传数据，会同步到Notebook中，Notebook中的操作也会同步到OBS中，如图

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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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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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扫描任务的得分是如何计算的？ 扫描任务被创建后，初始得分是一百分，任务扫描完成后，根据扫描出的漏洞级别会扣除相应的分数。 网站扫描： 高危漏洞，一个扣10分，最多扣60分（6个）。 中危漏洞， 一个扣3分，最多扣45分（15个）。 低危漏洞， 一个扣1分，最多扣30分（30个）。

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配置云上和云下的通信 在完成下载eBackup镜像模板后，需要通过网络配置，用于云上和云下的网络通信。 背景说明 配置云上和云下的网络通信方式有两种，适用于两种不同的场景。您需要根据实际的业务情况进行配置。 通过 VPC终端节点 通信 如果您的本地数据中心已通过VPN或者云专线与VP

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包，赠送的请求次数也会叠加。如果您的包月资源包进行了升配，赠送的请求次数也会进行升级，剩余请求次数＝升配后的请求次数-原来已使用的请求次数。 除了服务端返回的状态码为5XX或403错误的请求外，其余的请求均会计入请求次数。 举例 示例一 以上传对象为例，对一个对象或者段的每一次操

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选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例

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专属计算集群服务是专属云解决方案中的核心服务，为专属云解决方案提供了计算专属的能力，专属云为隔离的区域，用户需开通专属云后才能申请物理设备资源使用专属计算集群服务，专属计算集群服务为专属云中各服务提供了计算资源进行使用。 在专属云内，计算资源不计费，使用用户已申请的设备节点计算资源。

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优化后预计月度支出：优化后，预计产生的月度支出。在闲置资源释放场景中，优化后预计月度支出为0。 影响预计月度可节省成本的因素 预计月度节省基于用户历史的每天消费进行估算，因此历史时间范围内存在有效期不足一天的资源时，可能导致预计月度节省成本不准确。 预计月度节省成本是基于用户历史商务折扣的应付成本进行估

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使用API调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径

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个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 边缘部署：算法部署至客户的边缘设备中。

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N，可以实现云上多个VPC和云下IDC的网络通信。 详情请参见通过对等连接连通同区域的多个VPC和云下IDC的网络。 如图3所示，用户的业务一部分部署在云上区域A的VPC-A和VPC-B内，一部分部署在云下IDC中。首先通过云专线的专属通道连通VPC-B和云下IDC的网络，其次通

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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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