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击“下一步”。 在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。
详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式，包括Token认证和AppCode认证。其中，AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时，原有Token认证无法支持，可通过AppCode认证调用请求。 参考表1填写请求Header参数。 表1 请求Header参数填写说明
详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式，包括Token认证和AppCode认证。其中，AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时，原有Token认证无法支持，可通过AppCode认证调用请求。 参考表2填写请求Header参数。 表2 请求Header参数填写说明
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答，包含两种方式：使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。 表2 请求Header参数（APPCode认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Apig-AppCode 是 String APPCode值。 用于获取操
降低推理显存占用。 INT4：该压缩策略与INT8相比，可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后，系统将在本次压缩任务状态变更时，向用户发送短信/邮件提醒。 填写基本信息，包括任务名称、压缩后模型名称与描述，单击“立即创建”。
准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
调用说明 盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
match”，并打印出标签数据，例如： ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
match”，并打印出标签数据，例如： ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
match”，并打印出标签数据，例如： ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
ERA5数据下载官方指导：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/How+to+download+ERA5 高空变量数据下载链接：https://cds.climate.copernicus.eu/datasets，查找名称中包含ERA5和pressure
POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id} Request Header: Content-Type: application/json
新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面
用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创新性；降低温度，会使输出内容更加遵循指令要求，但同时也会减少模型输出的多样性。 意图配置 意图1 配置相关意图关键字信息。 在意图输入框中输入意图描述信息，描述信息为针对该类别的描述语句或者关键词，也将作为大模型进行推理和分类的依据。意图数量为2 ~
在Postman中新建POST请求，并填入应用的调用路径，详见获取调用路径。 填写请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为步骤1中获取的Token值。 参数名为stream，参数值为true。当前应用仅支持流式调用。
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