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loyment_id}/chat/completions 请求方法 HTTP请求方法，表示服务正在请求操作类型，包括： GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
"forecast_lead_hours": 168 } } 单击Postman界面“Send”，发送请求。科学计算大模型API调用成功后，会返回任务id参数task_id，可获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求，填入域名（将获取调用路径中获取的URL去除末尾的
e_decay_ratio） 0.067 热身比例（warmup） 0.01 评估和优化模型 模型评估： 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降
参数类型 描述 data String stream=true时，模型生成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11 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 suggestion String
} } } } 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。
邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，页面将返回“模型训练”页面，可随时查看当前任务的状态。 父主题： 训练预测大模型
"temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman界面“Send”，发送请求。当接口返回状态为200时，表示NLP大模型API调用成功。 父主题： 调用NLP大模型
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？ B：是的，我试了 B：还是不行 拼接后的微调数据格式示例： {"context": ["xxx号话务员为您服务！ 先生您好，有什么可以帮助您的？", "你好，是这样的 我家里上不了网了
语，zh为中文。请注意：不要使用任何工具、不用理会问题的具体含义，并保证你的输出仅有json格式的结果数据，以保证返回结果可以被json.dumps直接解析。你的返回格式格式示例为：{\"text\":\"a\",\"from\":\"b \",\"to\":\"c\"}。 “提问器”节点配置完成后，单击“确定”。
审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能学会的知识就更难，若目标任务本身难度较大，建议您替换参数规模更大的模型。 父主题： 大模型微调训练类问题
"temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为200时，表示NLP大模型API调用成功。
邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，页面将返回“模型训练”页面，可随时查看当前任务的状态。 创建科学计算大模型中期天气要素预测预训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测预训练任务步骤如下：
通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布为适合使用的格式，还要求根据任务需求评估数据集效果，并科学调整数据比例，确保数据集在规模、质量和内容上符合模型训练的标准。 数据评估 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准
详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华
一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于
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参考： 文本生成：对于文本生成场景（宣传文案生成、信稿文本生成、文学创作等），通常希望生成的文本有一点的多样性，建议在保证不过于随机的基础上，增大“温度”或“核采样”的值（二者选其一调整）。若发现生成的文本过于发散，可以降低“话题重复度控制”的值，保证内容统一；反之若发现内容过于
发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户通过在画布上对节点进行“拖拉拽”即可搭建出任务流程，场景的节点包括大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点，优点是可
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