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Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。
述会影响插件的选用。 填写“插件URL”（步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址中获取的文本翻译API调用地址），选择请求方式为“POST”。权限校验选择“用户级鉴权 > Header”，填写目标凭证名称为X-Auth-Token、源凭证名称为X-Auth-Token，请求
知识问答：对于文本生成场景（开放问答、基于搜索内容回答等），从客观上来说，回答需要是确定且唯一的，建议降低“温度”或“核采样”的值（二者选其一调整）。若需要每次生成完全相同的回答，可以将“温度”置为0。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。 父主题： 大模型微调训练类问题
Studio大模型开发平台，单击“立即订购”进入“订购”页面。 在“开发场景”中勾选需要订购的大模型（可多选），页面将根据勾选情况适配具体的订购项。 图1 选择开发场景 在“模型资产”页面，参考表1完成模型资产的订购。 表1 模型资产订购说明 模型分类 模型订阅 计费方式 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基模型
预置服务，使用步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“能力调测”，进入“文本对话”页签，选择服务与系统人设，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可以尝试修改
项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 workflow_id 是 String Workflow ID，获取方式如下： 在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 工作流”，在所需工作流中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会
测未来的降雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率，也能为可能发生的干旱提供预警，使农业部门能够及时采取措施，如推广节水技术或调整种植计划。 代码助手 在软件开发领域，编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。
配置OBS访问授权步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1：在首页顶部单击“此处”，在弹窗中选择授权项，并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权 方式2：单击首页右上角“设置”，在“授权管理”页签，单击“一键授权”。 父主题： 准备工作
2024年11月发布的版本，支持32K序列长度推理，支持8个推理单元部署。 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。以下是盘古专业大模型支持的具体操作： 模型 预训练
["用微波炉热汤要盖盖子吗？ 判断以上问题是否需要调用检索，请回答“是”或”否“"], "target": "否"} {"context ": ["福田区支持哪些组织开展退役军人教育培训工作？ 判断以上问题是否需要调用检索，请回答“是”或“否”"], "target ": "是"} 问答模块：准备单轮问答和检索增强的数据集。
2024年11月发布的版本，仅支持32K序列长度推理部署。 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、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NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力
辨率为24小时，1个训练单元起训及1个实例部署。 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
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
租户提供通用云服务的Region；专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络
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预测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
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CV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
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好？ 更多 提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率？ 如何让大模型按指定风格或格式回复？ 如何分析大模型输出错误回答的根因？ 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现
金融场景下，NL2JSON能力可以有效消除用户语义歧义性，提高数据处理的灵活性和便利性，降低人力开发成本、提升交付效率和查询性能，同时赋能精细化运营。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。
对于训练异常或失败的任务也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科学计算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
分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图：包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点：当意图识别为“文本翻译”意图时，工作流将进入提问器节点。该节点主要负责
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