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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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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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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部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中（仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署）。 部分模型资产支持边缘部署方式，若选择“边缘部署”： 本地挂载路径（选填）：在容器内部将卷挂载的本地路径。挂载后，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

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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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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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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

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盘古科学计算大模型调优实践 模型调优方法介绍 数据预处理优化 训练参数优化 评估模型效果 调优典型问题 父主题： 模型调优实践

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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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1:8 NVMe接口的本地SSD盘，相比磁盘增强型，数据盘较小。适合对时延要求高，写入压力大的场景，比如电商、APP搜索，性能比SSD云盘更好。存在本地盘有崩溃的风险，需要开启副本。 鲲鹏计算 鲲鹏通用计算型 1:2 和1:4 同上X86计算型场景，相比于X86计算型，ARM性价比较高。

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用户如何评估本地数据中心是否适合安装CloudPond？ 请参考部署要求，初步评估您的本地数据中心是否适合安装CloudPond。 如发现不满足的情况，您可以先进行线上注册边缘小站和提交订单，随后由华为云技术支持团队与您联系沟通场地工勘事宜，您再进行相应整改即可。 父主题： 场地安装

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Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE

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高性能计算 高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性云 服务器 ，主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。

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让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。

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练。请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据，可以使用微调来更新模型的权重，以适应新数据。 中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议：

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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