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核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样值越大，输出的多样性越高；核采样值越小，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具多样性的内容，可以使用较大的核采样，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较小的核采样。 请
Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
发布图片类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 图片类数据集支持发布的格式为： 标准格式：如图1，平台默认的格式。该格式的数据集可发布到资产中，但下游模型开发不可见。 图1 图片类数据集标准格式示例 盘古格式：如图2，训练盘古大
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域，数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法，通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程： 数据加工 错误数据过滤 ：在大规模数据集中，噪声和错误数据是不
选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值，核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创新性；降
预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据通算服务 按需计费 通算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。 包周期计费 通算单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年
面下方开通“文本翻译”服务。 图1 开通文本翻译服务 操作流程 创建多语言文本翻译插件的流程见表1。 表1 创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址 本样例场景实现文本翻译服务Token与调用地址的获取。 步骤2：创建并配置多语言文本翻译插件
用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 发布文本类数据集
李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩，她聪明伶俐，让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒，他的智慧和博学让李晓深
术，提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
在基于事实的问答场景，可以使用较低的回复随机性数值，以获得更真实和简洁的答案；在创造性的任务例如小说创作，可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性，取值范围为0
态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取模型调用路径，如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中，选择所需调用的科学计算大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗可获取模型调用路径，如图2。 图2 获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为
选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”，其中，云上部署指算法部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中（仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署）。 部分模型资产支持边缘部署方式，若选择“边缘部署”：
本地挂载路径（选填）：在容器内部将卷挂载的本地路径。挂载后，容器中的应用程序可以通过这个路径访问宿主机上的数据。 资源池：选择部署模型所需的边缘资源池，创建边缘资源池步骤请详见创建边缘资源池。 CPU：部署需要使用的最小CPU值（物理核）。 内存：部署需要使用的最小内存值。 Ascend：部署使用的NPU数量。
[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术，它通过在模型的输出中添
一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存
充分发挥盘古大模型的行业优势，提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 Agent应用实践 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍，您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接口，确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力，加速业务开发进程。
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，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格：不同规格的模型支持的长度不同，若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限，建议您替换可支持更长长度的模型。
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