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ken请参考认证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见：AK/SK。
大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个to
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，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。
保证微调数据的正确性，多样性，复杂性。 保证微调数据能覆盖对应任务所涉及的所有场景。 微调数据清洗： 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略，供您参考： 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据，需要将文件统一转换成纯文本的txt文件，对错误格式数据进行删除。 构
务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。
云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。若关闭，推理服务可能会有违规风险，建议开启。 选择类型 当前支持安全护栏基础
1.生成内容的字数要求为200个字左右； 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样； 3.生成内容的语言风格必须口语化； 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣，比如可以采取对目标观众反问、对比等方式； 5.生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容；
“OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息，平台已给出默认值。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 资源配置 实例数 设置部署模型是所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变
务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
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，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发
如果在创建标注任务时设置了使用AI大模型进行辅助标注，并且将标注要求设置为“可部分标注”，则可以在标注部分数据后，单击右上角的“提交全部标注数据”，让AI大模型自动标注剩余数据。 父主题： 标注视频类数据集
如果在创建标注任务时设置了使用AI大模型进行辅助标注，并且将标注要求设置为“可部分标注”，则可以在标注部分数据后，单击右上角的“提交全部标注数据”，让AI大模型自动标注剩余数据。 父主题： 标注图片类数据集
在“训练参数”中，平台已经预置了默认的模型参数，也可根据需求自行修改。 在“数据配置”中选择训练数据集。填写基本信息后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，自动返回至“模型训练”页面，模型将自动开始训练，训练完成后的任务状态为“已完成”。 步骤7：压缩NLP大模型 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”，单击界面右上角“创建压缩任务”。
据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。 图5 设置数据版权 单击页面右下角“立即创建”完成原始数据集的创建操作。创建完成后，自动返回至“数据获取”页面，在该页面可以查看数据集的任务状态，还可执行上线、删除操作。 如果任务状态为“失败”，可能由以下原因导致： 文件后缀
Studio大模型开发平台不仅提供预设的标准，还允许用户根据不同的数据类型和业务需求创建自定义的评估标准，使评估过程更加灵活和精准。 节省时间和成本：通过自动化的数据评估功能，用户能够迅速了解数据的质量问题，减少手动检查的工作量和时间成本，为后续的数据优化和模型训练节省资源。 总的来说，数据评估
> 模型基础信息”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 n 否 Integer 表示对每个问题生成多少条答案。 最小值：1 最大值：2 缺省值：1
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