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开通API 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全：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。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮
发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下，无法应用于模型训练，数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”，在“我的数据集”页签找到未发布的数据集，单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。
使用推理SDK 安装SDK 使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在
推理资产不足，现有资源无法满足同时部署多个模型时，可以扩容模型推理资产。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中，单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4 扩容模型推理资产 不同类型的模型在部署时，做占用的推理资产数量存在差异，部署模型时所占的推理资产数量与模型类型关系如下。 表1 部署模型 模型类型
模型基础信息相关 盘古-NLP-N1系列模型支持128K外推。 公测 模型的基础信息 2 模型部署相关 盘古-NLP-N2-基础功能模型-32K模型，LoRA微调后支持4K部署。 公测 部署为在线服务
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3 查看盘古服务区域 图4 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。
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
按需购买。 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
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3 查看盘古服务区域 图4 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 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，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。
为什么微调后的模型，回答会异常中断 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，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大
为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘
为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来
为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 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“
为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景
在Token计算器中选择所需的模型，并输入文本内容后，单击“开始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题： 平台资源管理
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
的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型 token 简介 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基础功能模型-32K 部署可选4096、32768 基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有32K上下文能力，可外推至128K。
而提高模型的整理效果。 表2 NLP大模型清单 模型类别 模型 token 简介 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基础功能模型-32K 部署可选4096、32768 基于NLP-N1-基模型训练的基础功能模型，具备文案生成、多轮对话、实体抽取、翻译、知识问答等大模型通用能力，具有32K上下文能力，可外推至128K。
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
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