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elArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数
elArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数
问OBS服务的权限。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1：在首页顶部单击“此处”，在“获取依赖服务的授权”弹窗选中授权，并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权提示 图2 配置OBS访问授权方式1 方式2：单击首页右上角“设置”，在“设置
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 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”。
详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 选择左侧“数据工程 > 数据获取”，单击右上角“创建原始数据集”。 在“创建原始数据集”页面，选择“文本 > 单轮问答”，选择文件格式、文件来源并添加文件，填写数据集名称及描述，单击“立即创建”。
创建数据集评估标准。评估文本通顺性、信息充分性、内容有效性等。 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 创建数据集质量评估任务，基于评估标注对数据逐一评估其质量。 创建文本类数据集评估任务 获取数据集质量评估报告 查看数据集评估任务的进展和数据集质量。 获取文本类数据集评估报告 发布数据集
验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain
”。 对于文本类数据集而言，可选择问题内容后，单击鼠标右键进行数据问题的标注。 图17 标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”按钮，获取数据集质量评估报告。 图18 查看评估任务进展
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
%s ``` 生成的内容必须满足以下要求： 1.生成内容的字数要求为200个字左右； 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样； 3.生成内容的语言风格必须口语化； 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣，比如可以采取对目标观众反问、对比等方式； 5.生成的内容结尾必须要引导观众购买；
数据工程常见报错及解决方案请详见表1。 表1 数据工程常见报错与解决方案 功能模块 常见报错 解决方案 数据获取 File format mismatch, require [{0}]. 请检查创建数据集时使用的数据，与平台要求的文件内容格式是否一致。 Verification failed. Please check
数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 从JSON文件（键值对类型文件）中提取出内容。 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据内容，并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析
通过”。对于文本类数据集而言，可选择问题内容后，单击鼠标右键进行数据问题的标注。 图7 标记数据集问题 全部数据评估完成后，评估状态显示为“100%”，表示当前数据集已经评估完成，可以回退到“评估任务”页面，查看，单击操作列“报告”，获取数据集质量评估报告。 父主题： 评估文本类数据集
":[{\"value\":[\"值内容\"],\"caption\":\"度量名称\",\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}],\"having_filters\":[{\"value\":[\"值内容\"],\"caption\":\"度量名称\"
Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 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，来观察其变化趋势。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。
用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力，在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 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
盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS，加入检索模块，提高模型回复的准确性、解决内容过期问题。
问题一：问答场景问题，针对文档库中的内容可以回答的问题，模型的最终回答不符合预期。 解决方案：首先进行问题定位，确定是未检索到相关文档，还是检索到相关内容但模型理解错误。如果未检索到相关文档，则需从入库内容优化、提高检索精度、过滤无关内容等方面进行检索优化。如果检索内容正确，但模型回复不符合预
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、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
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