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Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不
版本: 0.1 - 语言: 中文 - 描述: 我是一个旅行规划助理，能够帮助用户查询天气、预订车票，以及查询旅游地的风景人文。 ## 技能 ### 技能-1 1. 通过调用{tool_id}工具，查询目的地的天气信息。 ### 技能-2 1. 能够根据用户需求和偏好，帮助用户规划旅行路线。
模型会更倾向于使用不常见的词汇。 历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数
模型会更倾向于使用不常见的词汇。 历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数
盘古大模型服务（PanguLargeModels）致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型
各种功能的API经封装后，将形成一个个工具，AI助手通过大模型来调用不同的工具，实现相应的功能。在创建AI助手前，需要将使用的功能封装为工具。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”，单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理 在“创建工具”页面参考表1完成工具代码的设置。
en信息。 通过“服务管理”功能查看调用量 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，选择所需要查看的服务，单击操作列“查看详情”。 图1 查看详情 在服务详情页面，在“概览”页签，可以查看调用量的概览信息，在“监控”页签，可以查看下详细的调用总量、调用成功量与调用失败量。
盘古大模型套件平台可以辅助用户进行提示词设计、调优、比较和对提示词通用性进行自动评估等功能，并对调优得到的提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示用例管理 提示用例集用于维护多组提示词变量的信息，可以用于提示词的调优、比较和评估。 支持对用例集的创建、查询、修改、删除。
创建模型评估任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击界面右上角“创建评估任务”，进入评估任务创建页面。 图1 模型评估列表页面 填写评估任务所需的评估配置、评估数据和基本信息。 图2 创建评估任务 评估配置： 待评估模型：支持选择多个模
刚创建的数据集在未发布状态下，无法应用于模型训练，数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”，在“我的数据集”页签找到未发布的数据集，单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。 对不
模型训练所需数据量与数据格式要求 盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异，请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件数量不得超过1000个，单文件大小不得超过1G
数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情况。因此，数据的收集和处理是大模型训练中的关键环节。 盘古大模型套件平台通过提供数据获取、清洗、配比与管理等功能，确保构建高质量的训练数据。 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
源（专属资源池）。如果不订购推理资产，可以使用订购的盘古模型进行训练，但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面，单击“立即购买”，平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求，可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”，搜索“盘古大模型”产品，选择问题类型并提交工单。
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 > 知识库管理”，单击页面右上角“创建知识库”。 知识库分为自定义知识库、引用知识库。 自定义知识库：通过盘古大模型套件平台创建的知识库。 引用知识库：引用在KooSearch服务中创
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 选中需要评估的候
当用户提出问题时，模型先通过搜索引擎获取最新的信息，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
场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。
我的模型”中查看。 图1 模型管理 导入/导出模型 以从环境A迁移模型到环境B为例： 登录环境B的盘古大模型套件平台，在“模型开发 > 模型管理”页面，单击右上角的“模型迁移”。 在“模型迁移”页面，下载用户证书。 图2 下载用户证书 登录环境A的盘古大模型套件平台，在“模型迁移
获取模型调用API地址 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 在“概览 > 服务列表”中选择需要调用的模型，并单击操作列的“调用路径”。 图2 服务概览页面 在弹窗中可获取
创建自监督微调训练任务 创建自监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中，设置模型类型、训练类型、训练模型、训练参数和checkpoints等参数。 其中，训练配置选
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