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无论是生成文章、撰写报告，还是设计广告文案，盘古大模型都能根据输入需求灵活调整，生成符合预期的高质量内容。 推理速度快 盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法，显著提升了推理速度。在处理请求时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集，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。
提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用，并结合多种工具，实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，快速开发大模型应用。 盘古应用开发SDK
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模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异，训练指标和训练方法的关系如下： 表1 训练指标和训练方法对应关系 训练指标\模型类型 自监督训练 有监督训练 训练损失值 √ √ 模型准确率 × √ 指标看板 × √ 困惑度 × √ 训练损失值指标介绍 训练损失值（Training
# 更新数据 chat_message.add_ai_message("i am ai.") chat_message.add_user_message("i am tester.") # 查找数据 contents = [msg.content for msg in chat_message.messages
在whl包同级目录下，执行如下命令安装： pip install pangu_kits_app_dev_py-2.4.0-py3-none-any.whl 安装可选 安装全部依赖项（2.1.0以前版本需手动安装langchain-openai，命令pip install langchain-openai
在Postman中选择“Body > raw”选项，参考图3复制并填入以下代码，并填写user name、domain name、password。
//更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i am tester."); // 查找数据 chatMessage.getMessages().toString(); // 清理
在Postman中选择“Body > raw”选项，参考图6复制并填入以下代码，并填写user name、domain name、password。
IAM身份验证信息不正确： decrypt token fail：token解析失败。 token expires：token过期。 verify aksk signature fail：AK/SK认证失败。
# sdk.iam.url= sdk.iam.domain= sdk.iam.user= sdk.iam.password= sdk.iam.project= sdk.iam.ak= sdk.iam.sk= sdk.iam.disabled= ###############
System.out.println(answer); Assertions.assertTrue(answer.contains("故宫")); 父主题： Skill（技能）
支持区域： 西南-贵阳一 训练盘古大模型 评估盘古大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发套件 应用开发套件是盘古大模型的关键模块，支持提示词工程和AI助手创建。
# sdk.iam.url= sdk.iam.domain= sdk.iam.user= sdk.iam.password= sdk.iam.project= sdk.iam.ak= sdk.iam.sk= sdk.iam.disabled= ###############
在Postman中选择“Body > raw”选项，参考图6复制并填入以下代码，并填写user name、domain name、password。
# 盘古模型IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm.pangu.iam.domain= sdk.llm.pangu.iam.user= sdk.llm.pangu.iam.password= sdk.llm.pangu.project
{ "projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "
# 盘古模型IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm.pangu.iam.domain= sdk.llm.pangu.iam.user= sdk.llm.pangu.iam.password= sdk.llm.pangu.project
LLMs skill = ConversationSkill(LLMs.of("pangu")) 问答 from pangukitsappdev.memory.redis_message_history import RedisMessageHistory from langchain.memory
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