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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表达式中使用。对变量进行定义，设置变量名称和变量的取值。 必选：否 子配置项：变量配置包括如下子配置项：变量名称、变量取值。 变量名称： 配置项英文名：variable 说明：变量名称，用户可自定义一个变量名称，计算时使用，以免配置计算表达式时使用jsonPath。 类型：STRING

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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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家长侧：通过【华云趣学】小程序，在课前表达课程意愿，课中轻松选课报名，课后及时反馈意见和建议，深度参与课后服务的全过程，实现家校共育。 方案立足教育行政部门和学校具体需求，历时3年，在全国12省、21个地区，先后调研了近300个市级、区级教育行政部门，超过4000所学校，实现了科技与教育的真正融合。具有如下六大特色：

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区级管理平台 参考区级管理平台配置 1 公有云 伙伴产品；基于E CS 部署和云数据库RDS for MySQL部署 7 WeLink 学校数字基座（工作台） 1 公有云 / 8 数据中心 参考数据中心配置 1 公有云 伙伴产品；基于ECS部署和云数据库RDS for MySQL部署 9 RomaConnect

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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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n界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API GET /tasks/{task_id} 父主题： 调用科学计算大模型

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创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。

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。 方案架构 区域教育云平台是针对市/区/县教育局统筹建设的区域教育云平台，应用和能力区域集中建设，避免重复建设；建立统一应用标准和数据标准，实现优质教育资源多元供给和共享，为区域内学校构建数字教育资源服务体系。 图1 方案架构 区域教育云平台打造以“五大中心”为核心的基座，赋能

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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： 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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单元部署。 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

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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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训练任务描述。 表2 科学计算大模型（区域中期海洋智能预测）训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。 场景 选择“区域中期海洋智能预测”。 训练类型 可根据科学计算大模型适用场景和建议选择“预训练”和“微调”。 基础模型

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洋内部的动态和状态。包括海温、海盐、海流径向速率、海流纬向速率等。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 图1 调测科学计算大模型-1（天气/降水预测） 图2 调测科学计算大模型-2（天气/降水预测） 图3 调测科学计算大模型（海洋类预测） 父主题： 调用科学计算大模型

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科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度

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图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 科学计算大模型 Loss 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。这里代表高空Loss（深海Loss）和表面Loss（海表Loss）的综合Loss。 一般来说，一个正常的Lo

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质量监控和定期质量审计,确保数据的完整性、及时性、准确性。 提供大数据决策分析和推送应用功能,利用数据分析和挖掘技术,从不同维度对各类大数据进行相关分析,进行在线数据分析和图形呈现,为学校科学决策提供数据支撑和智能化信息推送服务。 高校协同运营平台建设是一项内容复杂的综合系统工程，既包括校园信息化技术系统的建设

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