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盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用对话问答（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。例如，以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [
原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 文本类数据集支持发布的格式为： 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式：文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 发布文本类数据集操作步骤如下：
原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 图片类数据集支持发布的格式为： 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式：文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 发布图片类数据集操作步骤如下：
任务。开发者可以通过托拉拽方式将插件库中插件构建一个插件组件。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。 在左侧组件面板中拖拽出一个“插件”组件。 选择“个人插件”页签。 在“个人插件”中选择自己创建的插件。
插件描述的长度为1 ~ 1600个字符。 配置插件的配置信息，配置插件URL和请求方式等参数信息。配置完成后，单击“下一步”。 风险提示：自定义插件使用HTTP服务，或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 表2 插件配置信息表 参数名称 说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。
查找数据集每一条数据中携带的异常字符，并将异常字符替换为空值，数据条目不变。 不可见字符，比如U+0000-U+001F。 表情符六。 网页标签符号<p>。 特殊符号，比如● █ ◆。 乱码和无意义的字符�����。 自定义正则过滤 删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。
是 List<String> 待统计Token数的字符串。List长度必须为奇数。 with_prompt 否 Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true：仅统计输入字符串的Token数； false：统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4
预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围，以适配自定义区域的模型场景。此阶段需预先准备区域的高精度数据。 微调阶段：在预训练模型的基础上，微调利用特定领
多轮问答场景的输入（“context”字段）请务必使用“[问题, 回答, 问题, 回答, 问题, ……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的
停止计费 包周期服务到期后，保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
对话问答（/chat/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本（/text/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会
ClientBuilder.build(ClientBuilder.java:98) HttpConfig这个类在sdk-core包里面找不到，造成原因为用户使用的sdk版本太老导致，建议使用最新版本的华为云java sdk，运行代码再具体定位。 java.lang.NoSuchFieldError:
的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中，定义的变量不能超过20个。
t中，丰富Agent的能力。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。 自定义知识库：平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为AI应用提供自定义数据，并与之进行互动。多种格式的本
_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，PASCAL_VOC是一个公开的图像标注数据集，它提供了一个统一的XML格式来存储标注信息。PASCAL_VOC文件格式包含图像目录、图像文件、图像尺寸、图像中目标信息等元素，详细格式说明请参见表4。
优化器是用于更新模型参数的算法，目前支持ADAM优化器。 第一个动量矩阵的指数衰减率(beta1) 用于定义ADAM优化器中的一阶矩估计的指数衰减率。一阶矩估计相当于动量，可以加速梯度在相关方向的下降并抑制震荡。取值范围：(0,1)。 第二个动量矩阵的指数衰减率(beta_2) 用于定义ADAM优化器中的二阶矩估
您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如下图所示，一个请求主要由请求URI、请求方法、请求消息头和请求消息体组成，各个部分将在下文详细解释。 图1 请求示例图 请求URI 请求URI由如下部分组成。
发布其他类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。
提示词写作常用方法论 打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似任务，可参考模型训练使用的提示词），再由简至繁，逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。 例如，文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”，
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