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具有完全的访问权限，可以重置用户密码、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
PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示图像所在的目录名称。 filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图像的宽度。 height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 segmented
知识库介绍 平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为应用提供自定义数据，并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档： 文本文档数据。支持上传常见文本格式，包括：txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分
常见问题，若在评测过程中出现如下问题，可以参考解决： 问题一：JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案：对于这几种情况，需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例，同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于
ALLOW_LEADING_DECIMAL_POINT_FOR_NUMBERS 这个字段是jackson-core里面用来标识解析json格式数据是否支持前导小数点的字段，这个报错的意思是找不到这个字段，很可能是因为用户使用的jackson版本太老导致。 建议客户本地将jackson版本升级到和华为云java
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
生成问答对。 图1 预训练文本类数据集合成指令参数配置示例 其中，各参数介绍如下： 变量取值：输入参数的各个变量取值。取值可以是数据集中的字段变量，也可以自定义变量值。 保存至任务输出参数（可选）：该参数为输出的结果。由于输出结果为问答对形式，因此生成的问题必须选择context参数，回答必须选择target参数。
数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如，当前是第三轮对话，数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题，答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。
}/deployments/{deployment_id}/chat/completions 请求消息头 附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如，定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 以下公共消息头需要添加到请求中。 Con
"username", //IAM用户名 "password": "********", //IAM用户密码 "domain": { "name": "domainname"
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
景各需要准备至少5000条数据。 数据质量要求： 保证微调数据中的输入（context字段）不重复，否则会造成模型效果不佳。 保证微调数据内容干净，不包含异常字符。 保证输出（target字段）内容符合业务场景需求。例如，短视频口播场景要求文风可以引起观众兴趣、不丢失产品特点且可以引导观众购买。
error。 根据对应error message信息确定具体出错的参数定义。 105005 插件定义不合法。 插件定义时的数据不合法，例如字段定义超出最长长度，具体根据error message判断。 105008 插件内部错误。 请联系客服解决。 105010 插件运行时鉴权出错。
Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率
使用IAM账号进入API Explorer服务，在左上角选择“统一身份认证服务”，单击“Token管理 > 获取IAM用户Token（使用密码）”。 如图2，配置请求体参数。 图2 配置请求体参数 其中，domain_id、domain_name、project_id、project_name获取方式如下：
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型：
描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型：
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型，适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成，支持常见的聚合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。
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