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模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
API NLP大模型 Token计算器
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集
清洗数据集（可选） 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型
撰写提示词 创建提示词工程 撰写提示词 预览提示词效果 父主题： 提示词工程
Memory（记忆） Memory（记忆）模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆能力，用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化
Memory（记忆） Memory（记忆）模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆功能，用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存储方式进行初始化
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 基本概念
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题： API
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少，可以微调吗 数据量足够，但质量较差，可以微调吗 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题： 提示词写作实践
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs（语言模型） Prompt（提示词模板） Memory（记忆） Skill（技能） Agent（智能代理） 应用示例 父主题： 盘古应用开发SDK
LLMs（语言模型） LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用盘古、开源模型等模型API。 初始化：根据相应模型定义LLM类。例如，使用盘古LLM为： LLMs.of(LLMs.PANGU)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLM
Skill（技能） 基础问答 多轮对话 文档问答 文档摘要 父主题： Java SDK
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