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print(doc_skill.execute({"documents": docs, "question": query})) Refine：基于首个文档，并循环后续文档来迭代更新答案。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings
当余额不足以支付当前费用时，账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源，因此无宽限期。欠费后继续调用服务会导致账户冻结，并直接进入保留期，保留期按需资源不可调用。续费后可恢复正常使用，但续费的生效时间以原到期时间为准，需支付从进入保留期开始至续费时的费用。 账户
System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs, query)); Refine：基于首个文档问答，并循环后续文档来迭代更新答案。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import
中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力，能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知识和术语，从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力，为各行业企业和机构带来了极大的便利。它们可以根据具体需求，利用盘
图3 评估报告页面 评估日志： 平台支持查看本次模型评估任务的详细日志。选择评估的模型后，可以查看其从创建开始到任务结束的日志内容，支持下载并保存到本地（log格式）。可通过日志查看报错，调整任务配置重新发起。 图4 评估日志页面 评估指标说明 模型训练完成后，可以通过一系列的评估
填写训练数据集名称和描述，选择数据标签。 图4 基本配置 参数填选完成后，单击“立即创建”。 数据配比功能介绍 用户针对业务场景，可以通过数据配比功能，自由组合多个数据集，并控制数据占比。 数据集来源：用户自己创建并且已经发布的数据集。 数据集组合：选择多个数据集，并且可以指定数据之间的配比和条数，最大支持20个。
ratio） 0.067 热身比例（warmup） 0.01 评估和优化模型 模型评估： 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证
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