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安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
评估盘古大模型 创建模型评估数据集 创建模型评估任务 查看评估任务详情
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 提示词工程
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。
运行Agent 单轮执行 调用run接口运行一个Agent： agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代，并且选择合适的工具，在日志中打印最终的执行结果： 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的，2023-11-17
提示工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了
模型的基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型，涵盖从基模型到功能模型的多种选择，以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异，以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型
获取Token消耗规则 每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位，它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token，并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算，即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为
什么是提示词工程 什么是提示词工程 提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅涉及设计和研发提示词，还包括与大型语言模型的交
计费说明 计费项 关于盘古大模型的详细费用信息，敬请咨询华为云售前咨询，我们将为您提供专业的解答和支持。 盘古NLP大模型分为模型订阅服务、训练服务和推理服务三个收费项。 模型订阅服务和推理服务按调用时长计费，时长精确到秒。 训练服务按实际消耗的Tokens数量计费，话单周期内的Tokens计算精确到1K
文本补全 功能介绍 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。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/text/completions 表1
Agent助手 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力，通过与用户多轮对话，实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节，完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。
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