响应示例 状态码： 200 OK 单轮问答 { "id": "e7c33de0-1245-42d9-a875-745845ce3b22", "created": 1724916022, "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": null, "content": "长江是中国最长的河流，也是亚洲最长河流，世界第三长河流，仅次于尼罗河和亚马逊河。它发源于青海省的唐古拉山脉，流经中国的多个省份，最终在上海附近注入东海。长江流域覆盖了中国的东部和中部地区，流域面积超过180万平方公里，流域内人口众多，经济活动频繁。长江是中国的母亲河，对中国的农业、交通、历史和文化都有着深远的影响。它是重要的水资源，提供了大量的饮用水和灌溉水。同时，长江也是中国重要的内河航道，对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多，是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括：1. **中华鲟**：这是一种生活在长江中上游的大型鱼类，以其巨大的体型和古老的种类而闻名。中华鲟是一种濒危物种，主要原因是过度捕捞和生境破坏。2. **长江白鲟**：长江白鲟是长江特有的大型淡水鱼类，与中华鲟相似，也是一种濒危物种。长江白鲟 orangutanpuls.org的消失标志着长江生态系统出现了严重的问题。3. **草鱼**：草鱼是长江流域常见的淡水鱼类之一，以水草为食。它是中国淡水养殖的重要品种之一，对长江流域的渔业经济有重要贡献。4. **鲤鱼**：鲤鱼在长江中下游地区广泛分布，是一种重要的经济鱼类，广泛用于食用和养殖。5. **鳙鱼**（大银鱼）：这是一种小型鱼类，是长江中常见的经济鱼类之一，以其肉质鲜美而受到欢迎。6. **黄鳝**：黄鳝在长江流域的湿地和稻田中较为常见，是一种重要的食用鱼类，也是中国传统美食的原料之一。长江中的鱼类多样性体现了其丰富的生态系统，但近年来由于过度捕捞、生境破坏和污染等问题，长江中的许多鱼类种群数量急剧下降，特别是一些特有物种面临濒危。保护长江生态系统和其中的生物多样性已经成为当务之急。", "ppl": 8.468677045693822e-11 } } ], "usage": { "completion_tokens": 433, "prompt_tokens": 10, "total_tokens": 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扫地僧身份曝光：\n张家界天门山位于湖南省张家界市，是世界自然遗产地，以其独特的喀斯特地貌和壮丽的自然景观而闻名。\n\n**自然风光**：\n张家界天门山海拔约1300米，山势险峻，[unused5]景点如天门洞、天门山索道、玻璃栈道等，吸引了大量游客。天门洞是山间的一个巨大天然洞穴，高131.5米，宽57米，深60米，是张家界最具代表性的景点之一。\n\n**文化底蕴**：\n天门山不仅自然景观壮丽，还有丰富的文化传说。天门洞被认为是通往天界的门户，自古以来就是人们朝拜和祈福的地方。山上的天门寺建于唐代，是湖南地区重要的佛教圣地。\n\n**旅游活动**：\n天门山有多条旅游线路，其中最著名的是天门山索道，全长7455米，是世界上单程最长的缆车之一。游客可以通过缆车快速到达山顶，欣赏沿途的壮丽景色。此外，天门山玻璃栈道是全亚洲最长、最高的玻璃栈道，给游客带来刺激的体验。\n\n这两个景点不仅展示了湖南的自然美景，还体现了其深厚的文化底蕴，是了解湖南人文风情的绝佳选择。", "ppl": 5.964045702630172e-39 } } ], "usage": { "completion_tokens": 569, "prompt_tokens": 117, "total_tokens": 686 }} 多轮流式问答（stream参数值为true） data:{"id": "446ce2d4-0989-4599-960b-9aa61a9cfc68", "created": 1687933826, "choices": [{"message": {"content": "张家界"}}]}data:{"id": "446ce2d4-0989-4599-960b-9aa61a9cfc68", "created": 1687933826, "choices": [{"message": {"content": "位于"}}]}data:{"id": "446ce2d4-0989-4599-960b-9aa61a9cfc68", "created": 1687933826, "choices": [{"message": {"content": "湖南省"}}]}data:{"id": "446ce2d4-0989-4599-960b-9aa61a9cfc68", 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请求示例 单轮问答 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completionsRequest Header: Content-Type: application/json X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgguVBgkqhkiG... Request Body:{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600} 单轮流式问答（stream参数值为true） { "messages": [ { "content": "五岳分别是哪些山" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600, "stream": "true"} 带有人设的单轮问答（role参数值为system） { "messages": [ { "role": "system", "content": "你的名字叫智子，是一名幼儿园老师，请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。" }, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600} 带有人设的单轮流式问答（role参数值为system，stream参数值为true） { "messages": [ { "role": "system", "content": "你的名字叫智子，是一名幼儿园老师，请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。" }, { "role": "user", "content": "写一首诗" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600, "stream": "true"} 多轮问答 # 多轮问答传参方法：在完成第一轮问答，进行第二轮问答时，需要将第一轮的问题和答案、第二轮问题作为参数传入……依次类推，完成多轮对话。{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" //第一轮问题 }, { "content": "长江是中国第一大河,全长6300多公里。它发源于青藏高原的唐古拉山脉南麓,流经中国11个省市自治区和两个特别行政区,最终注入东海。\n长江中典型的鱼类有:鲢鱼、鳙鱼、草鱼、鲤鱼等。" //第一轮答案 }, { "content": "途径的省份列2个，并说明有哪些人文风景" //第二轮问题 }, { "content": "1. 湖南 - 长沙岳麓山、张家界天门山等\n2. 四川 - 九寨沟、峨眉山等" //第二轮答案 }, { "content": "提到的湖南景点，详细说明下" //第三轮问题 } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600} 多轮流式问答（stream参数值为true） # 多轮问答传参方法：在完成第一轮问答，进行第二轮问答时，需要将第一轮的问题和答案、第二轮问题作为参数传入……依次类推，完成多轮对话。 { "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" //第一轮问题 }, { "content": "长江是中国第一大河,全长6300多公里。它发源于青藏高原的唐古拉山脉南麓,流经中国11个省市自治区和两个特别行政区,最终注入东海。\n长江中典型的鱼类有:鲢鱼、鳙鱼、草鱼、鲤鱼等。" //第一轮答案 }, { "content": "途径的省份列2个，并说明有哪些人文风景" //第二轮问题 }, { "content": "1. 湖南 - 长沙岳麓山、张家界天门山等\n2. 四川 - 九寨沟、峨眉山等" //第二轮答案 }, { "content": "张家界具体在哪里" //第三轮问题 } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600, "stream": "true" }

NLP大模型评测指标说明 NLP大模型支持自动评测与人工评测，各指标说明如表1、表2、表3。 表1 NLP大模型自动评测指标说明-不使用评测模板 评测指标（自动评测-不使用评测模板） 指标说明 F1_SCORE 精准率和召回率的调和平均数，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-1 模型生成句子与实际句子在单个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-L 模型生成句子与实际句子在最长公共子序列的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 PRECISION 问答匹配的精确度，模型生成句子与实际句子相比的精确程度，数值越高，表明模型性能越好。 表2 NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标（人工评测） 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。 average 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后，统计平均得分。 goodcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后，统计得分为5分的占比。 badcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后，统计得分1分以下的占比。 用户自定义的指标 由用户定义的指标，如有用性、逻辑性、安全性等。

构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工文本类数据集 清洗文本类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 发布文本类数据集 评估文本类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 评估文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”，用于后续模型训练等操作。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要发布为该格式。当前仅文本类、图片类数据集支持发布为盘古格式。 流通文本类数据集

训练NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表2。 表2 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量（数据条数） 单场景推荐训练数据量 单条数据Token长度限制 N1 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 32K N2 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 32K N4 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 4K版本：4096 32K版本：32768

统计NLP大模型调用信息 针对调用的大模型，平台提供了统一的管理功能。 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。 单击左侧导航栏“调用统计”，选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型，可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外，该功能还提供了可视化界面，可额外查看响应时长以及安全护栏拦截次数。 父主题： 调用NLP大模型

NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等，不同训练方式所需要使用的数据见表1，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1 训练NLP大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 数据集类型 数据集内容 文件格式 NLP 预训练 文本 预训练文本 jsonl 微调 文本 单轮问答 jsonl、csv 文本 多轮问答 jsonl 文本 单轮问答（人设） jsonl、csv 文本 多轮问答（人设） jsonl

查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 创建失败 训练任务创建失败。 训练失败 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。

查看训练指标 对于训练状态为“已完成”的任务，单击任务名称，可在“训练结果”页面查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见表2。 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 NLP大模型 训练损失值 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。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。

获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。 图2 获取训练日志