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计费项 盘古大模型分为模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源四个收费项。 模型订阅按照订阅时长预付费，提供1个月到1年供客户选择，自支付完成开始计费。 数据智算单元、数据通算单元按单元使用数量和时长后付费，时长精确到秒，数据托管单元按订购数量和时长预付费，提供1个月到1年供客户选择。
为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 当您的目标任务是多轮问答，并且使用了多轮问答数据进行微调，微调后却发现多轮回答的效果不理想。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： 数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时，需要从以下两个主要方面进行考虑： 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取，说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料，因此具有一
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 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
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 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
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
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。
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前，CV大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 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：您可以通过绘制
预览提示词效果 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。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变
预测大模型训练流程与选择建议 预测大模型训练流程介绍 目前，预测大模型支持微调训练。 微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式，即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式，即费用根据服务实际消耗量计费，系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
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