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添加用户组权限 设置最小授权范围。 根据授权项策略，系统会自动推荐授权范围方案。例如，可以选择“所有资源”，即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。也可以选择“指定区域项目资源”，如指定“西南-贵阳一”区域，即用户组内的IAM用户仅可使用该区域项目中的资源。
限申请。如您有加急购买需求，可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”，搜索“盘古大模型”产品，选择问题类型并提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后，您可在购买页面选择合适的模型和推理资产，购买盘古大模型套件。 图3 购买盘古大模型套件 对于前期邀测用户，如果未
若不使用，您也可以自行对接第三方内容审核服务。关于大模型生成内容的责任主体，请参考《盘古大模型服务协议》。 启用内容审核服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，单击“开启内容审核”，进行授权。 图1 内容审核授权 购买内容审核套餐包，使用“文本补全”、“多轮对话”功能时需要购买“文本内容审核”套餐包。
请求Header参数名为Content-Type，参数值为application/json 图3 填写获取Token接口 填写“获取Token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项，参考图4复制并填入以下代码，并填写user name、domain name、password。 {
进入ModelArts服务，选择所需空间。进入“边缘资源池 > 节点”，在当前设备节点操作列单击“激活”，节点状态将从“未激活”转为“已激活”。 进入“边缘资源池 > 资源池”，单击“创建”。填写资源池名称，选择“ModelArts边缘节点”，在“主控节点”处单击“添加”，选择要添加的主控节点，单击“确定”。
可能是数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过
["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。
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
盘古大模型是集数据管理、模型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。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI
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。
调用run接口运行一个Agent： panguAgent.run("帮我定个今天下午3点到8点的A02会议室"); Agent的运行时会进行自我迭代，并且选择合适的工具，在日志中打印最终的执行结果： 用户: 帮我定个今天下午3点到8点的A02会议室 助手: A02会议室在今天下午3点到8点已经被
盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件，帮助开发者充分发挥盘古大模型的强大功能。企业可根据自身需求选择合适的大模型相关服务和产品，轻松构建自己的模型。 数据工程套件 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程套件作为盘
一种替代温度采样的方法，称为nucleus sampling，其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。通常建议更改此值或温度，但不要同时更改两者。通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性，但不要同时更改这两个参数。 取值范围：(0, 1] 缺省值：N1模型为0
盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为
private AgentSessionStatus agentSessionStatus; } AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息，AgentSessionStatus为一个枚举，包含Agnet的执行状态。建议直接对Agent的run接口的返
file_paths with gr.Blocks() as demo: upload_bt = gr.UploadButton("选择文档", file_types=["text"], file_count="multiple") file_output = gr
current_message: Optional[ConversationMessage] AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息，AgentSessionStatus为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent
N4-4K版本 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 4096 10：1 训练数据需要依据不同任务场景进行构造。例如，当训练阅读理解任务时，需要选择一些包含大量阅读材料的数据进行训练。当训练广告文案生成任务时，训练数据则需要包含一定量的广告文案数据。 模型评估 一个评估数据集内，上传的
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