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平台提供了多种数据清洗模板，用户可以直接套用这些模板进行数据清洗。 数据清洗模板获取方式如下： 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”，进入“清洗模板”页面，在该页面查看预置的数据清洗模板。 图1 获取数据清洗模板 父主题： 清洗数据集（可选）
训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发，提供全生命周期工具链，帮助开发者高效构建与部署模型，企业可灵活选择适合的服务与产品，轻松实现模型与应用的开发。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解
从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境，python版本选择3.9。 在whl包同级目录下，执行如下命令安装： pip install pangu_kits_app_dev_py-2.4.0-py3-none-any
成本的存储需求。因此，为了能够正常的存储数据、训练模型，需要用户配置盘古访问OBS的权限。 使用主账号登录盘古大模型套件平台。 在左侧菜单选择“平台管理 > 授权管理”，单击右上角“一键授权”进行授权。 图1 一键授权 父主题： 准备工作
查看评估任务详情 查看评估任务详情 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击任务名称查看模型评估任务详情。包含基本信息、评估详情、评估报告、评估日志以及数据配置。 图1 任务详情界面 任务详情： 任务详情中包含打分模式、评估资源、评估模型、任务状态以及模型描述。
盘古大模型具备文本补全和多轮对话能力，用户在完成盘古大模型套件的订购操作后，需要开通大模型服务，才可以调用模型，实现与模型对话问答。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全：提供单轮文本能力，常用于文本生成、文本摘要、闭卷问答等任务。
在“模型迁移”页面，下载用户证书。 图2 下载用户证书 登录环境A的盘古大模型套件平台，在“模型迁移”页面，选择“导出模型”，在导入证书的地方上传环境B下载的证书文件，并选择需要导出的模型和模型导出的obs路径。 图3 导出模型 单击“确定”，导出模型。 模型导出成功后，可以在ob
令查看） 依赖包下载。 docker下载：https://download.docker.com/linux/static/stable 选择对应cpu架构下载，docker版本选在19.0.3+。 K3S下载：https://github.com/k3s-io/k3s/releases/tag/v1
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将提示词发布至“提示词管理”中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程名称，跳转工程任务下候选提示词页面。
大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面，单击“立即体验”，平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。 图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型，单击“申请体验”，填写手机、邮箱和邀请码，单击“下一步”，提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2
大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面，单击“立即体验”，平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。 图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型，单击“申请体验”，填写手机、邮箱和邀请码，单击“下一步”，提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对查看效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词
earch是基于大模型的文档问答服务，开通该服务请联系云搜索服务（CSS）技术支持。 图1 创建知识库 选择知识库类型后，单击“创建”进入知识库设置页面，创建知识库。 当选择“自定义知识库”时，需要设置名称、英文名称、描述信息。注意英文名称和描述将影响模型检索效果，不可随意填写，
功能总览 功能总览 全部 数据工程套件 模型开发套件 应用开发套件 能力调测 应用百宝箱 数据工程套件 数据工程套件作为盘古大模型的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。 通过提供自动化的质量检测
和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具，再交给Agent去处理。 定义一个Tool Retriever： from pangukitsappdev.tool.
通过指令可以设定A助手的行为和响应。如设置AI助手可以扮演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本 选择与“嵌入模型”对应的版本。例如，嵌入模型为N2系列，则模型版本也为N2。 工具配置 网页搜索 开启网页搜索后，可以通过调用w
如何调整训练参数，使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
数据集创建成功后，平台将对数据集中的数据进行质量校验，并给出健康度评分、合规度评分与数据长度分布。 检测数据集质量 在“数据工程 > 数据管理”页面，选择“我的数据集”或者“训练数据集”页签。 单击数据集名称，进入数据集详情页，查看详细的数据质量。 其中，数据长度按照token长度划分为2K
以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，如上下文、输入或示例等。您可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。提示词主要包含以下要素： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。如总结、提取、生成等。 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。
横向比较提示词效果 将设置为候选的两个提示词横向比较，获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1
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