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量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导致模型
安装Ascend插件 详情请参考官方文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindx-dl/50rc1/dluserguide/clusterscheduling/dlug_scheduling_02_000001.html
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
directory”报错，表示当前数据集格式、数据命名、数据存储路径不满足训练要求。 解决方案：请参考数据格式要求校验数据集格式。 请检查数据集路径是否设置正确。 图2 no such file or directory报错 The dataset size is too small报错 报错
安装SDK Maven中央仓导入 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud</groupId> <artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId>
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
Token计算精确到1K Tokens，不足1K Tokens的部分舍去，按小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费，训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。 欠费 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费
型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为：最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。
图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 提示用例管理”。 图3 提示用例管理 单击页面右上角“创建提示用例集”，进入创建弹窗。 单击存储位置最右侧的图标，选择数据集文件所对应的obs路径，然后输入数据集名称、描述，创建数据集。
样化的数据则帮助模型更好地应对各种情况。因此，数据的收集和处理是大模型训练中的关键环节。 盘古大模型套件平台通过提供数据获取、清洗、配比与管理等功能，确保构建高质量的训练数据。 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。 History对话消息存储：是一种将对话消息保存在内存中的方法，它可以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。
似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。 History对话消息存储：是一种将对话消息保存在内存中的方法，它可以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。
若不使用，您也可以自行对接第三方内容审核服务。关于大模型生成内容的责任主体，请参考《盘古大模型服务协议》。 启用内容审核服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，单击“开启内容审核”，进行授权。 图1 内容审核授权 购买内容审核套餐包，使用“文本补全”、“多轮对话”功能时需要购买“文本内容审核”套餐包。
running or have been deleted. 推理服务状态异常。 请检查调用API时deploymentId是否正确，并检查模型的部署状态是否存在异常，如果仍无法解决请联系服务技术支持协助解决。 PANGU.3267 qps exceed the limit. QPS超出限制。
Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 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。
project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如，盘古大模型部署在“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 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。
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 X-Auth-Token
型相比，BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源（专属资源池）。如果不订购推理资产，可以使用订购的盘古模型进行训练，但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面，单击“立即购买”，平台将
@AgentTool(toolId = "meeting_agent", toolDesc = "预定会议Agent", toolPrinciple = "请在需要预定会议室时调用此工具", inputDesc = "预定会议室请求", outPutDesc = "预定会议室的结果")
采用INT8的压缩方式，INT8量化可以显著减小模型的存储大小与降低功耗，并提高计算速度。 模型经过量化压缩后，不支持评估操作，但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”，进入创建压缩任务页面。
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