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开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
此外，平台配备了完善的角色权限体系，覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置，每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能，从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
管理盘古工作空间成员 如果您需要为企业员工设置不同的访问权限，以实现功能使用权限和资产的权限隔离，可以为不同员工配置相应的角色，以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。
用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。
高频常见问题 大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 大模型微调训练类问题 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从
知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制，难以有效处理较为复杂的工作流。 流
开发、应用开发三大工具链，帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台，企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型、专业大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，
不同环境中的高效应用。 Agent开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行加工。 训练参数
实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提
由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。
和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻译API、大型语言模型等），可以在保证翻译效率的同时，提升翻译质量，并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利
data not exist. 请检查标注数据集是否存在，是否被删除。 obs url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效，是否可正常访问。 data management query dataset data invalid. 请检查标注数据集是否存在，是否被删除。
搜索专业大模型”。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。
参数。 token解析失败，请检查获取token的方法，请求体信息是否填写正确，token是否正确；检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时（token expires） ，请重新获取token，使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确（AK对应的
Ascend：部署使用的NPU数量。 负载均衡：创建负载均衡步骤请详见步骤5：创建负载均衡。 实例数：设置部署模型时所需的实例数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 计费模式 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置（选择云上部署时） 计费模式 限时免费。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。
窗传感器等设备联动，提供全方位的家庭安全保障。 安全隐私的考量 然而，在享受AI助手带来便利的同时，我们也必须重视安全隐私问题。智能家居系统收集了大量关于用户生活习惯的数据，这些数据一旦泄露，可能会对用户的隐私造成严重威胁。因此，确保数据的安全存储和传输至关重要。现代的智能家居解
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