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创建与管理插件 插件介绍 创建插件 管理插件 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
Implemented 服务器不支持请求的功能，无法完成请求。 502 Bad Gateway 充当网关或代理的服务器，从远端服务器接收到了一个无效的请求。 503 Service Unavailable 被请求的服务无效。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 504 Gateway Timeout
约束与限制 本节介绍盘古大模型服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。
意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。 101095 意图识别用户query输入/引用解析失败。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
requirements. 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。 content type [%s] not support, only [%s] support. 数据集中的内容不支持，请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders
编排与调用应用 应用介绍 编排应用 调用应用 管理应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练CV大模型
创建与管理知识库 知识库介绍 创建知识库 管理知识库 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练NLP大模型
用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练预测大模型
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
像素精度表示模型正确分类的像素数量占总像素数量的比例。数值越高，表明模型性能越好。 精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中，真正类样本的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。
编排与调用工作流 工作流介绍 编排工作流 调用工作流 管理工作流 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古CV大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格 盘古预测大模型能力与规格 盘古专业大模型能力与规格
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 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。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单
拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1，数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差，数值越小，表明模型预测的精度越高。 平均绝对误差 平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对
间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
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