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包周期计费模式属于预付费模式，即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式，即费用根据服务实际消耗量计费，系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套 预付费，按照订单的购买周期结算
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估，步骤如下：。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的
程。此外，平台还提供了导入和导出功能，支持用户将其他局点的盘古大模型迁移到本地局点，这使得模型资产在不同局点间的共享和管理变得更加灵活高效。 通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资产的安全性、一致性与灵活性。这些功能的结合，确保了平台上资源的高效利用
查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户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
撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。
Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户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。 平台支持文本类数据集的加工操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤三类，文本类加工算子能力清单见表1。 表1 文本类加工算子能力清单
科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产 > 模型”页面。 父主题：
评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题： 批量评估提示词效果
在“参数配置”中配置“IF”相关参数。 IF分支由[变量 比较条件 比较对象]组成一条件表达式。 表8 IF分支参数 参数名称 说明 变量 条件表达式左边部分，需要选择来自前序组件的输出参数。 比较条件 条件表达式中间部分，当前支持的比较条件有： equal：等于 not equal：不等于
盘古大模型服务（PanguLargeModels）致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型
模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。若关闭，推理服务可能会有违规风险，建议开启。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则，不可调整。 资源配置 实例数 设置部署模型时
NLP大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产 > 模型”页面。
请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。
数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优
气象类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户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。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单 算子分类
边缘部署：算法部署至客户的边缘设备中。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息，平台已给出默认值。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 资源配置 实例数 设置部署
4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和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学
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