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区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大，由于带宽的原因，无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此，根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题： 模型能力与规格
描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
约束与限制 受技术等多种因素制约，盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异，详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备盘古大模型训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入
用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”，进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中，选择场景应用，立即体验应用能力。
用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”，进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中，选择场景应用，立即体验应用能力。
的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型 token 简介 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基础功能模型-32K 部署可选4096、32768 基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有32K上下文能力，可外推至128K。
可以在平台部署后参考如下参数调试： 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 4096 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 1.0 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以采用
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、
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”。
可以在平台部署后参考如下参数调试： 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以采用
时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪和语气，调整回答的语调和内容，更贴近用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率，还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域，企业常常需要
4096 温度（temperature） 0.9 核采样（top_p） 0.4 话题重复度控制（presence_penalty） 0.3 部署推理服务后，可以采用人工评测的方案来评估模型效果。以下列出该场景中可能遇到的常见问题，评测过程中如出现这些问题，可参考相应的解决方案： 问题一
而提高模型的整理效果。 表2 NLP大模型清单 模型类别 模型 token 简介 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基础功能模型-32K 部署可选4096、32768 基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有32K上下文能力，可外推至128K。
务。 有效分发业务问题：AI助手可以根据用户的需求和工具的定位，自动对问题进行分发，这使得AI助手可以更准确地理解用户的需求，并提供相关的服务。 父主题： AI助手
描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
一个评估数据集内，上传的数据文件数量不得超过100个，单文件大小不得超过1GB，所有文件的总大小不得超过1GB。 数据格式要求 盘古大模型服务支持如下数据，格式要求请参见表3。 表3 盘古数据文件格式要求 数据类型 支持格式 数据样例 是否支持拆分（划分训练集/验证集） 自监督训练数据
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