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Key来认证应用之间的访问权限，可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务，或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 单击“
最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 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。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状
查看CV大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
查看预测大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
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部署ID。 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 是 String 用户Token。 用于获取操作API
查看科学计算大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
文件格式选择“自定义”，单击“下载脚本样例”获取脚本样例，单击“选择路径”上传自定义格式转换脚本。 上传转换脚本后，后续导入本地数据至平台操作同创建导入任务。 管理原始数据集 数据导入成功后，可对原始数据集进行统一管理，支持的操作如下：查看数据集的基本信息、数据血缘、操作记录以及对下载、删除数据集等操作。
获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入应用的调用路径，详见获取调用路径。 填写请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-A
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
构建自己的模型和应用。 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、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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
应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 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、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 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
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
模型开发-模型最小训练单元 不同模型的最小训练单元有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 模型开发-NLP大模型请求的最大Token数 不同系列的NLP大模型支持请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。
输入的query做改写，将指示代词替换为实体词，并补充省略的context信息。基于改写后的query，再去调用中控模块以及检索模块，以便能够更好地检索出相关文档。 中控模块：对（经过改写后的）用户输入query，进行意图识别，判断是否是政务问答场景问题。如果是，则控制流程调用检
否正确。 105011 插件运行返回的响应代码非200。 可根据报信息查看实际的http返回码。 105012 插件request请求超时。 插件请求超时，检查插件服务。 105013 插件返回结果过大。 当前支持10M大小的返回，超过此大小会报错。 105014 插件request
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，可以采用人
大模型智能客服可以7x24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。
练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为
多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力，能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知识和术语，从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力，为各行业企业和机构带来了极大的便利。它们可以根据具
单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个，示例如下所示： 其中，before文件夹：包含变化前的图片，每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹：包含变化后的图片，每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹：包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件
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