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API凭证主要包括：IAM用户名、IAM用户名ID、账号名、账号ID、项目ID、项目、所属区域。可登录控制台在“我的凭证 > API凭证”页面获取。 图1 获取账号信息 父主题： 准备工作
边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器，通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型（盘古-NLP-N2-基础功能模型）和基于N2的模型（盘古-NLP-N2-基模型、盘古-NLP-N
在“服务管理”页面，单击页面右上角“Token计算器”。 在Token计算器中选择所需的模型，并输入文本内容后，单击“开始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题： 平台资源管理
型训练效果评估，如果数据超过100条，会取前100条数据。 图2 从训练数据拆分 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 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
默认的项目中创建子项目，并在子项目中购买资源，然后以子项目为单位进行授权，使得用户仅能访问特定子项目中资源，使得资源的权限控制更加精确。 图1 项目隔离模型 父主题： 使用前必读
0)</version> </dependency> jackson版本要求请见pom.xml。 使用java sdk出现json解析报错 图1 json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序
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： 提示词工程
身为一名旅行规划助手，我必须遵守规则，我必须用默认的语言和用户交谈，如果用户没有输入问题，我会介绍我自己和我的工作流程，等待用户的提问。 图1 创建AI助手 单击“立即创建”完成AI助手的创建工作。 父主题： AI助手
功能模型无需额外训练即可直接用于客户任务，而基模型则需要经过微调训练才能应用。NLP大模型不仅支持预训练和微调，还可以通过如下训练途径来构建满足客户需求的“用户模型”。 图1 NLP大模型训练方式与流程 除基模型、功能模型这两种模型划分途径外，NLP大模型还提供了多种系列的模型，不同系列模型在能力上有所差异，可执行的训练操作也有所不同。
01 评估和优化模型 模型评估： 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降，为正常现象。
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