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清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个
属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。
于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据
因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际
变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选词相关操作请参见设置候选提示词。 在模型区域单击“设置”，设置提示词输入的模型和模型参数。 图5 设置模型 同一个提示词工程中，定义的变量不能超过20个。 父主题： 撰写提示词
推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而
部署为在线服务 模型训练完成后，即模型处于“已完成”状态时，可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理，但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“部署”。
用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。 图1 体验预置模型功能 表1 能力调测参数信息表 参数名称 描述 温度 控制语言模型输出的随机性与创造性。温度设置越低，输出更可预测；温度设置越高，输出种类更多，更不可预测。
用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。 图1 体验预置模型功能 表1 能力调测参数信息表 参数名称 描述 温度 控制语言模型输出的随机性与创造性。温度设置越低，输出更可预测；温度设置越高，输出种类更多，更不可预测。
申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验，包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型，用户可根据所需提交体验申请，申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 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。
申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验，包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型，用户可根据所需提交体验申请，申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 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。
开通盘古大模型服务 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。
与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
开通盘古大模型服务 调用模型之前，需要先开通盘古大模型服务。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，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。 多轮对话：提供多轮文本能力，常用于多轮对话、聊天任务。
Step的返回进行修改。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时，除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数，也可以通过实现监听器的onCheckInterruptRequirement实现。 agent.addListener(new
为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时，除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数，也可以通过实现监听器的on_check_interrupt_requirement实现。 class Inter
add_tool(SearchTool()) 静态工具和动态工具的注册方式相同，通过addTool接口进行注册。 通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数，控制Agent子规划的最大迭代步数，防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0
于中间checkpoints继续训练。 在数据配置中，选择训练模型所需的数据集。 图2 数据配置 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 设置订阅提醒后，模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”，创建自监督训练任务。
# 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api = Embeddings.of("css")
订购盘古边缘部署服务 登录盘古大模型套件平台，在服务“总览”页面，单击“立即购买”，平台将为您提交购买权限申请。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，根据需要选择计费模式，基模型需选择“N2
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