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使用前必读 概述 调用说明 终端节点 基本概念
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”，才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言（Java/Python/Go）调用API的方法，仅供测试使用。 前提条件
使用推理SDK 安装SDK 使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在
平台均为用户提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台，您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务，将模型高效集成至您的业务流程中。接下来，将详细介绍该平台的使用流程，帮助您充分发挥盘古大模型套件平台的潜力。 图1 盘古大模型套件使用流程 表1 使用流程说明 流程 子流程
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。 图4 设置最小授权范围 完成用户组授权。 图5 完成授权 创建IAM用户，并加入用户组 使用主账号登录IAM服务控制台。
量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如：
使用“能力调测”调用模型 前提条件 使用能力调测调用模型之前，需要进行开通盘古大模型服务操作。 使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面，提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状
可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 NLP-多轮对话 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 父主题： 使用前必读
Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
1:6379 华为云RDS 否 host信息。 用户认证信息。 云数据库RDS： https://support.huaweicloud.com/rds/index.html - Mysql 否 host信息。 用户认证信息。 Mysql官网： https://www.mysql.com/
重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID
服务列表”中选择需要调用的模型，并单击操作列的“调用路径”，在弹窗中可获取对应模型的API请求地址。 图3 服务概览页面 图4 获取API请求地址 父主题： 使用前必读
创建数据集清洗任务 数据集创建完成后，可以使用数据清洗功能，对异常数据进行清理，或进行数据转换、过滤和去重等操作。 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”，单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型，选择对应的数据集和数据
pangu_kits_app_dev_py 本地导入 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 p
获取Token消耗规则 每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位，它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token，并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算，即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为
数据时，无需再去原始的数据源查找，而是直接从缓存中获取，从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作： 初始化：指定缓存使用哪种存储方式，例如，使用内存型缓存可以设置为memory_cache = Caches.of("inMemory")。 from pangukitsappdev
vector_api.add_docs(bulk_list) 通过vectorStoreConfig判断使用CSS的插件模式和非插件模式。如果配置了embedding模型，则使用非插件模式，否则使用插件模式。注意，在非插件模式下，vectorFields有且只有1个。 父主题： Memory（记忆）
'relation_operator': 'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求：本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定，从经验上来说，若实际场景相对简单和通用，使用几千条数据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。
服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 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
间和资源。 对LLM使用缓存： LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig); llm.setCache(Caches.of(Caches.IN_MEMORY)); llm.ask("你能讲一个笑话吗？") 此时，再次使用同样的问题，则不会再调用大模型，而是直接从内存返回：
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