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返回结果 状态码 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
models 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时，
开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2023-2023. All rights reserved. # #
准备工作 使用盘古大模型应用开发SDK时，需要在代码中配置以下信息，请提前收集。 表1 资源列表 类型 资源 是否必选 依赖信息 参考文档 备注 大语言模型 华为云盘古 是（大语言模型至少选一个） 盘古模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 盘古大模型API参考文档：
token数值是否不在范围内，并重新调试API。 PANGU.3318 tolal ContentLength Illegal. Content长度不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的Content参数长度是否不在范围内，并重新调试API。 PANGU.3319 Private
Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型，或其衍生模型，使用通用模型或其他模型无法运行。如上例所示，当前的module-version需要配置为“N2_agent_v2”，模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参
在resources路径下，创建llm.properties文件，并根据实际需要配置相应的值。 如果需要自定义配置文件名，可以参考以下代码设置。 // 建议在业务项目入口处配置 // 不需要添加.properties后缀 ConfigLoadUtil.setBaseName("application");
如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型，如，闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务，可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型，示例代码如下： @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp> { /**
单击“Send”发送请求，请求调用成功后，查看返回结果。 响应示例代码： { "assistant_session_id": "test_session_1", "assistant_id": "6c8eb381-2c34-4ebc-bcf4-3fccb703c977", "required_action":
NET、NodeJs 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。
文本补全 功能介绍 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/text/completions 表1
agentSession) { System.out.println(agentSession); } } 上述代码分别对应了Agent的开始、中间过程、结束阶段。 为Agent添加一个监听器 通多调用Agent的addListener接口添加一个监听器：
开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam和pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # # Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2023-2023. All rights reserved. # ###
on_session_end(self, agent_session: AgentSession): print(agent_session) 上述代码分别对应了Agent的开始、中间过程和结束阶段。 为Agent添加一个监听器 通多调用Agent的addListener接口添加一个监听器：
登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”，单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理 在“创建工具”页面参考表1完成工具代码的设置。 表1 创建工具参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 tool_id 是 String 工具ID，必须由英文小写字母和_组成，需要符合实际工具含义。
量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型，可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题： 大模型概念类问题
盘古-NLP-BI专业大模型-4K 4096 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型，具有4K上下文能力。 盘古-NLP-BI专业大模型-32K 32768 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型，具有32K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-4K
开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam和pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # # Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2023-2023. All rights reserved. # ###
果，也释放了企业的创作活力和创新潜力。 代码助手 在软件开发领域，编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编
清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理，删除或者修改对应的内容，或者直接过滤掉整条数据。 2 原始数据不符合特定微调数据的格式。 通过编写代码进行处理，修改为特定微调格式的数据，例如对于阅读理解微调数据，需要拼接上阅读理解对应的Prompt。
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