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计费模式的详细介绍请参见计费模式。 包周期计费是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照实际使用时长计费。 在购买后，如果发现当前计费模式无法满足业务需求，您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。
如果需要约束输出格式，可以在提示词里体现。请注意输出格式中的key不要有语义重复，并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。
在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 工作流”，在所需工作流中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
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。 模型训练资源支持两种计费方式，包周期按订购数量和时长预付费，提供1个月到1年供客户选择；按需订购按单元使用数量和时长后付费，时长精确到秒。 模
欠费说明 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行，因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的，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
给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等，否则可能会直接嫁接前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参
建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离，确保资产的安全性和操作的独立性，有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景，如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求，划分出多个工作空间，实现资产的精细化管理与有序调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。
最大token不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的token数值是否不在范围内，并重新调试API。 PANGU.3318 tolal ContentLength Illegal. Content长度不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的Content参数长度是否不在范围内，并重新调试API。
在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 应用”，在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
全球中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。如果您需要在现有模型中引入新要素，需要使用训练（重新训练模型）。在重训配置参数
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、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题
的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如：
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
删除。支持创建评估任务，选择候选提示词和需要使用的变量数据集，设置评估算法，执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理，同时支持提示词的查询、删除。 图1 提示词工程使用流程 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
确程度，数值越高，表明模型性能越好。 表2 NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。
以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token：用户Token，可选，当使用Token方式认证时，必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。
的模型。最终，系统将使用10个模型进行训练，其中5个是LightGBM模型，另外5个是推荐的不同模型。 日期列名 日期列的列名。例如，["date"]表示csv数据中date列为日期列，默认设置为[]，表示没有日期列，选择全部数据做训练。 标识列 在时间序列中可以定义粒度的id相关的列。
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回答。比如，当前是第三轮对话，数据中的问题字段需要包含第
通过快速入门引导，您将快速熟悉平台的核心能力，探索多种应用场景，从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 快速入门 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示
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