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附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
toolDesc = "查询会议室的状态，是否被预定或者正在使用中", toolPrinciple = "请在需要预定会议室之前使用，查询会议室状态判断是否可以预定", inputDesc = "", outPutDesc = "会议室状态") public class
AgentSession(BaseModel): """ Agent运行Session，包含历史Action，当前Action，状态 Attributes: messages: 本次session的用户的输入 session_id:
称，单击“立即创建”。 创建成功后，可在“模型部署 > 边缘部署”，查看边缘部署列表。 单击“服务名称”可进入服务详情界面。 如果服务部署状态为“部署失败”，可单击服务操作列的“启动”按钮，重新部署。 父主题： 部署为边缘服务
当前Action */ private AgentAction currentAction; /** * Agent状态 */ private AgentSessionStatus agentSessionStatus; } AgentAc
校验数据中是否存在空字符串。 异常格式校验 检查数据是否满足数据格式要求。 冗余换行符校验 检查数据中是否存在连续两个及以上的换行符。 表2 健康度状态说明 正常数据量 健康度颜色 是否可用于训练 ＞＝80% 绿色 可用 ＞＝40% 黄色 预警，需要优化数据 ＜40% 红色 告警，需要优化数据
行比较，并根据算法给出相应的得分。 图3 创建评估 输入评估名称和描述。 图4 输入评估名称 单击右下角“确定”按钮，评估任务自动进入执行状态。 父主题： 批量评估提示词效果
pt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。
数据量足够，但质量较差，可以微调吗 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数，使模型效果最优 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 为什么微调后的模型，回答中会出现乱码
} } } } 图6 填写请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为201时，表示Token接口调用成功，此时单击“Headers”选项，找到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值，该值即为需要获取的Token。
} } } } 图4 填写请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为201时，表示Token接口调用成功。单击“Headers”选项，复制“X-Subject-Token”参数对应的值，该值即为获取的Token。
训练参数说明和调参策略请参见自监督微调训练参数说明。 checkpoints 模型训练任务过程中，checkpoints用于保存模型权重和状态的机制，以便故障场景及用户主动终止训练任务后，能够基于中间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
['Height', 'NUMBER', '高度'], ['Stories', 'NUMBER', '故事'], ['Status', 'ENUM', '状态'], ['Headquarters', 'ENUM', '总部'], ['Industry', 'ENUM', '行业'], ['Sales_billion'
} } } } 图6 填写请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为201时，表示Token接口调用成功，此时单击“Headers”选项，找到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值，该值即为需要获取的Token。
"reserve_meeting_room", "tool_desc": "预定会议室，请在需要预定会议室时调用此工具，预定前需要先查询会议室状态", "input_schema": { "type": "object", "properties": {
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。
tool_meta_data = { "name": "list_meeting", "description": "查询员工的会议预订状态，返回已经预订的会议和其会议ID", "principle":"请在需要查询员工已预订会议室列表时使用", "input_desc":
但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 局部微调（LoRA）：在模型微调过程中，只对特定的层或模块的参数进行更新，而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少计算资源和时间消耗，且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。
} } } } 图3 填写请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为201时，表示Token接口调用成功，此时单击“Headers”选项，找到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值，该值即为需要获取的Token。
大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面？ 更多 模型训练类 如何调整训练参数，使模型效果最优？ 如何判断训练状态是否正常？ 更多 数据集类 数据量很少，可以微调吗？ 数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好？ 更多 模型微调类
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