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对于搭建满意的清洗流程，可以“发布模板”，后续重复使用。发布后的模板，可以在“模板”页签查看，也可以返回数据清洗列表，在“清洗模板 > 我的模板”中查看。 图5 发布模板 清洗流程搭建完成后，单击界面右上角“完成创建”。 单击清洗任务列表操作栏中的“启动”，启动清洗任务。 清洗任务完成后，可以单击“
通过IAM，您可以在华为云账号中为员工创建IAM用户（子用户），并授权控制他们对华为云资源的访问范围。例如，对于负责软件开发的人员，您希望他们拥有接口的调用权限，但不希望他们拥有训练模型或访问训练数据的权限，那么您可以先创建一个IAM用户，并设置该用户在盘古平台中的角色，控制他们对资源的使用范围。
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
add_tool(SearchTool()) 静态工具和动态工具的注册方式相同，通过addTool接口进行注册。 通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数，控制Agent子规划的最大迭代步数，防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0
//用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似，如果相似，就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算，以及设置的阈值来判断 //例如，查询“缓存存在？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就可以从缓存中获取到之前保
说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。
of("pangu", llm_config) pangu_llm.ask(messages).answer 带人设的问答：支持在LLM配置项中设置人设，在LLM问答时系统会自动加上该人设，同时支持以上问答功能（暂不支持GALLERY三方模型）。 import sys from pangukitsappdev
PANGU); llm.ask(buildMultiTurnChatMessages()).getAnswer(); 带人设的问答：支持在LLM配置项中设置人设，在LLM问答时系统会自动加上该人设，同时支持以上问答功能（暂不支持GALLERY三方模型）。 import com.huaweicloud
您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deploym
学习率设置得过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小
并将这些信息整合到大模型生成的答案中，从而提供既准确又及时的答案。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中选择“能力调测”。 单击“多轮对话”页签，选择使用N2系列模型，在页面右侧“参数设置”中可以开启搜索增强功能。 图1 体验搜索增强能力
提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度，一个任务代表一个场景或一个调优需求，在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词调优 提示词调优支持对提示词文本的编辑、提示词变量设置、提示词结果生成和调优历史记录管理。 提示词候选 提示
训练方式 全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能，但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 局部微调（LoRA）：在模型微调过程中，只对特定的层或模块的参数进行更新，而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少
/v1/{project_id}/deployments/{deployment_id} （/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置）。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置，参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档，获取账号相关信息。
量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导致模型
用户已经提供了公司名称"方欣科技有限公司",并指定了时间范围为今年1月。我将设置"report_type"为"经营异常风险检测",并将"skssqq"设置为"2024-01-01","skssqz"设置为"2024-01-31"。现在，我将调用工具。 行动:使用工具[risk_detection]
可以对Agent的runStep的返回进行修改。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时，除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数，也可以通过实现监听器的onCheckInterruptRequirement实现。 agent
SessionStatus为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时，除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数，也可以通过实现监听器的on_check_interrupt_requirement实现。
["请阅读以下文章回答问题，如果问题与文章不相关，则无需参考文章内容，直接回答问题即可。文章：“在福田区社会建设专项资金的使用情况中，如何防止出现损失、浪费和管理不善的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真
更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。 请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。
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