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ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 docs = vector_api.similarity_search("bar", top_k
还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。
核采样（top_p） 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样值越大，输出的多样性越高；核采样值越小，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。
answer 支持调整的参数解释： max_tokens: Optional[int] # 完成时要生成的令牌的最大数量 temperature: Optional[float] # 调整随机抽样的程度，温度值越高，随机性越大; 范围见模型API规范 top_p
还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。
图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型，单击“申请体验”，填写手机、邮箱和邀请码，单击“下一步”，提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2 父主题： 体验盘古大模型功能
图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型，单击“申请体验”，填写手机、邮箱和邀请码，单击“下一步”，提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2 父主题： 体验盘古大模型功能
数据安全 数据脱敏 识别并对文本中电话号码、邮箱、身份证等信息进行脱敏。 敏感词过滤 识别并过滤文本中包含的涉黄、涉暴、涉政等敏感词。 通用清洗 正则替换 基于给定的正则表达式，进行文本替换。 正则过滤 基于给定的正则表达式，进行文本过滤。
订阅提醒 勾选订阅提醒，并添加手机号/邮箱，系统将在训练任务完成或重要事件发生时，发送提醒。 表2 部署实例量与推理单元数关系 模型类型 推理资源 盘古-NLP-N1系列模型 4K版本： 当部署一个实例时，占用0.125个推理单元。
设置订阅提醒后，模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”，创建自监督训练任务。 自监督微调训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。
模型持续优化： 本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 4096 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 1.0 话题重复度控制（presence_penalty
模型持续优化： 本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty
模型持续优化： 本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台中参考如下参数调试： 表3 问答模型的推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 4096 温度（temperature） 0.9 核采样（top_p） 0.4 话题重复度控制（presence_penalty
设置订阅提醒后，模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”，创建有监督微调训练任务。 有监督微调（全量微调）训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。
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