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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。 多轮对话：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。 图1
示词比较页面。 图2 横向比较 比较候选提示词信息的差异性，可以单击开启“高亮展示差异点”。 图3 高亮差异点 下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图4 比较提示词的效果 父主题： 横向比较提示词效果
西南-贵阳一”区域，需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endp
每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位，它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token，并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算，即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为了帮助用户更好地管理和优化
提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个e
调测AI助手 在AI助手的创建页面可以直接进行调测，也可以在AI助手列表页进行调测。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”，选择需要调测的AI助手，单击“调测”按钮。 图1 AI助手 在调测页面，可以调整AI助手的指令，输入问题后，单击“运行”获得模型回复结果。
配置知识库 大模型在进行训练时，使用的是通用的数据集，这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能，用户可以将领域知识上传到知识库中，向大模型提问时，大模型将会结合知识库中的内容进行回答，解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
统计模型调用量 模型调用成功后，有两种方式可以查看模型的调用量。 通过“服务管理”功能查看调用量：查看具体某个模型的调用总量、调用成功量、调用失败量，且可按时间进行筛选。 通过“运营面板”功能查看调用量：查看全部模型访问总数、模型回复时的响应时长、兜底回复比例以及输入/输出token信息。
在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 选中需要评估的候选提示词，单击左上角“创建评估”按钮，跳转评估任务创建页面。 图2 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 数据集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。
高质量的提示词，可以将提示词发布至“提示词管理”中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 勾选所需的提示词，并单击“保存到模板库”。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确且更具针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造，如果提示词模板满足不了使用需求，可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发
配置AI助手工具 各种功能的API经封装后，将形成一个个工具，AI助手通过大模型来调用不同的工具，实现相应的功能。在创建AI助手前，需要将使用的功能封装为工具。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”，单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理
启用模型内容审核 内容审核是文本的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、违规等内容，对用户向模型输入的内容、模型输出内容进行内容审核，帮助客户降低业务违规风险。 授权使用华为云内容审核，有效拦截大模型输入输出的有害信息，保障模型调用安全。 授权后，在调用盘古大模型能力时，模型的输入和输出将分别调用
N2基础功能模型、N4基础功能模型、经有监督微调训练以及RLHF训练后的N2、N4模型可以通过模型压缩技术在保持相同QPS目标的情况下，降低推理时的显存占用。 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。
等，但不具备对话问答能力。 功能模型：功能模型是在基模型的基础上经过微调，专门适应特定任务，并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型：针对特定场景优化的大模型。例如，与非专业大模型相比，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。
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。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出，提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
开启内容审核后，可以有效拦截大模型输入、输出的有害信息，保障模型调用安全。 NLP模型在流式输出时，同样支持内容审核。特别是模型生成超长内容时，通过实时审核模型生成的内容片段，可以有效降低首token的审核时延，同时确保用户看到的内容是经过严格审核的。 图3 大模型内容审核 购买内容审核
打分模式：当前版本打分模式仅支持基于规则，用户不可选，且暂无人工打分。基于规则打分：使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异，从而计算模型指标。 评估数据： 选择已创建并发布的评估数据集。 基本信息： 输入任务的名称和描述。 单击“立即创建”，创建一个模型评估任务。 父主题： 评估盘古大模型
任务信息填写完成后，单击“下一步”，搭建数据清洗流程。 可以使用预置的清洗模板完成对数据集的清洗，也可以基于算子搭建清洗流程。 图2 搭建数据清洗流程 将算子拖拽至“输入”、“输出”之间，即可完成清洗流程的搭建，搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗效果。算子功能的详细介绍请参见清洗算子功能介绍。 图3
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