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景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人工客服，可以处理更多的客户咨询，且响应速度快；降低运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习
图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签
够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。 表1 科学计算大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。
数据集格式要求 > 文本类数据集格式要求”。 上传文本类数据至OBS服务，上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 盘古NLP大模型SFT任务创建流程见表1。 表1 盘古NLP大模型SFT任务创建流程 操作步骤 说明 步骤1：导入数据至盘古平台 本样例场景实现将存储在OBS的文本数据导入至盘古平台，并上线为原始数据集。
视频类 视频 支持mp4、avi，详见视频类数据集格式要求。 气象类 海洋气象 支持nc、cdf、netcdf、gr、gr1、grb、grib、grb1、grib1、gr2、grb2、grib2，详见气象类数据集格式要求。 预测类 时序 支持csv，详见预测类数据集格式要求。 回归分类
name、project id。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id 打开Postman，新建一个POST请求，并输入“西南-贵阳一”区域
停止计费 包周期服务到期后，保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
约束与限制 受技术等多种因素制约，盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求，例如NLP大模型，请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议”。
(ms-1) V：15层：海流纬向速率 (ms-1) 海表变量 海表变量用于描述海洋表层和其上方大气的状态的关键物理量。它们主要用于模拟和分析海洋表面的风速、温度、和气压等特征。 U10：1层：海表面10m经向风速(ms-1) V10：1层：海表面10m纬向风速(ms-1) T2m：1层：海表面2m温度
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
注意在输入参数中定义名为input1的变量 input1 = args.get('input1') try: input1 = int(input1) return { # 注意输出参数中定义res变量 'res': input1 * input1 } except Exception
query改写模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块用于对多轮对话中的省略和指代问题进行补全，对多轮对话中的query进行改写。当前query改写模块来实现训练和预测需要使用特殊的Prompt，需要注意保持一致。 中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需
……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？
清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外椅，舒适随行\n请根据以上的内容和要求扩写一篇带货口播文案，注意：1.开头引起观众的兴趣2.
Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“NLP大模型”，训练类型选择“微调”。模型选择完成后，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型微调参数说明 参数分类
从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子，算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1 图文类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片，并对图片进行结构化解析（BASE64编码）。
接口。 请注意： 1. 命令必须契合人类常见的提问方式，命令方式必须保证多样化 2. 生成的命令只能改写命令案例中文表达部分的内容 指标接口名称：利润的平均值、市值的平均值 命令案例：科技行业公司的平均利润和市值是多少 通过调用大模型，获取更多数据： 1. "请给我科技行业公司的利润平均值和市值平均值。"
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