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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显示租户在线设备数量的趋势。默认显示近7天的在线设备数量，可单击卡片上修改。 开局站点统计 站点统计：显示租户当前创建的站点数量，以及不同状态的站点数量分布。 设备统计：显示租户当前添加的设备数量，以及不同状态的设备数量分布。 - 网络调优与收益 默认显示今天的网络调优与收益数据。 调优次

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不足，大数据集群能力不匹配，而无法聚焦业务创新，使得存量100T的数据只有4%的利用率。 在将本地的贸易统计数据迁移到华为云之后，基于华为公有云的大数据分析能力，可帮助H公司屏蔽大数据基础设施复杂的构建、维护过程，使其客户人员可以全身心聚焦业务创新，盘活100T的存量数据，使资产最大化变现。

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科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。

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不足，大数据集群能力不匹配，而无法聚焦业务创新，使得存量100T的数据只有4%的利用率。 在将本地的贸易统计数据迁移到华为云之后，基于华为公有云的大数据分析能力，可帮助H公司屏蔽大数据基础设施复杂的构建、维护过程，使其客户人员可以全身心聚焦业务创新，盘活100T的存量数据，使资产最大化变现。

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计算与缓存服务安装 计算与缓存服务安装全部使用普通用户，执行：su - dpe 配置相互解析 :vi /etc/hosts ip 主机名 配置免密登录 :ssh-keygen ssh-copyid 主机名 所有节点都需要执行 上传dpe-open-space-cache-svcs-x

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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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提示词工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用

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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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台难”的问题，有效支持企业客户持续稳健运营，达成差旅管理目标，实现商业成功。 系统集成 通过华为云数字化差旅管理平台开放的API能力，提供统一的接口规范。企业可以使用自己的IT系统或自有差旅应用访问差旅的资源和服务，供应商和服务商也可以快速接入平台提供资源和服务，共享华为云慧通差旅的资源及服务。

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角色与权限介绍 Astro平台中角色 Astro平台中角色分为系统角色和岗位角色两大类。 系统角色：通过新建系统角色，并给角色赋予表1中的权限，来控制角色中用户对Astro低代码平台的操作权限。 岗位角色：岗位角色与部门有关，无具体角色，主要用于设置部门管理范围。例如，新增“部门

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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消息完整性校验：消息传输过程中使用MAC算法来检验消息的完整性。 注意 当服务端的SSL开启时，客户端的身份验证是可选的，即：即使服务端开启了SSL，客户端也可以不通过SSL的方式连接服务端，此时也可以正常通信，只是数据不会被加密。 如果不是通过SSL的方式，那么其在网络中的传输数据会以明文进行，存在安全隐患。

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消息完整性校验：消息传输过程中使用MAC算法来检验消息的完整性。 注意 当服务端的SSL开启时，客户端的身份验证是可选的，即：即使服务端开启了SSL，客户端也可以不通过SSL的方式连接服务端，此时也可以正常通信，只是数据不会被加密。 如果不是通过SSL的方式，那么其在网络中的传输数据会以明文进行，存在安全隐患。

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模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。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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使用案例中迁移好的模型，如果您的模型不在已提供的范围内，或者您因业务要求需要自行完成端到端的迁移，可以参考本迁移指导书介绍的步骤进行操作。 本文的迁移指导及快速入门案例均针对路线1也即MindSpore-Lite迁移路线进行介绍。使用ascend-vllm路线的迁移指导会在后续提

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强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 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 给输出数据加噪音的概率，定

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告，帮助用户全面了解数据的健康状况。数据评估结果能够为后续的数据优化提供明确指导，帮助用户在数据发布前进行最后的质量把关，确保数据集的可靠性，为大模型的训练提供高质量的基础数据。 数据发布：数据发布是数据工程流程的最后一步。平台支持将经过加工、标注和评估的数据集以多种格式进行发布

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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，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看

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限供给的数字员工，大幅度降低组织成本，快速提升组织效率，让客户在数字化转型中拥有以算力为核心的创新竞争力。 图1 架构图 方案优势 市场侧竞争力 较好的品牌知名度：华为云在虚拟数字人领域经过持续的投入，已经积累了较好的品牌知名度，同时作为合作伙伴的硅基智能在行业里也有较好的品牌知名度。

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外工业软件的研究开展较早，因此基础理论的研究人员往往分散在国外。 国内工业软件领域相关专家阵型较分散，无法最大化利用他们的专业能力：国内各领域也有相关的研究专家，但阵型较分散，单兵作战的效果不佳。 进行内核算法的优化与突破需要投入较多的研究经费，很多企业无法保证投入的连续性：绝大

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