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模型）来获取目标场景的数据，以此扩充您的数据集。为了能获取更高质量的数据，可以通过CoT（思维链）、self-instruct等方式批量调用大模型，来获取满足您要求的数据。 人工标注：如果以上两种方案均无法满足您的要求，您也可以使用“数据标注”功能，采用人工标注方式来获取数据。 父主题：
参见实名认证。 获取账号信息 在调用服务API、SDK时，需要将账号相关的信息作为API凭证传入代码。 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：
章的某个句子：xxx/某个段落：xxx。请根据以上的句子/段落，扩写成一段不少于xx个字的文本。”，再将回答设置为符合要求的段落。 填空：从段落随机掩盖一个或多个词语、句子、段落，再将段落完形填空。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下的文章中有一些
基于给定的正则表达式，进行文本过滤。 数据读取 单栏文字版PDF文档读取 解析PDF文档。数据集文件类型为PDF时显示。 word文本读取 解析WORD文档，支持doc和docx格式。 html格式读取 解析HTML文件。 父主题： 清洗数据集（可选）
优化工具描述 工具依赖的信息，可以通过其他工具获取时，增加关联关系提示： @AgentTool(toolId = "query_reimbursement_limit", toolDesc = "通过用户ID、用户单据、用户最大报销比例获取用户报销额度", toolPrinciple
平台资源管理 管理模型资产、推理资产 获取Token消耗规则
清洗数据集（可选） 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
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
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述
验证数据可选择“从训练数据拆分”和“从已有数据导入”。 从训练数据拆分：取值范围[1%-50%]。设置1%即从训练数据中随机拆分出1%的数据作为验证集，验证集中最多使用100条数据用于模型训练效果评估。数据按比例拆分后，如果超过100条，会随机取100条数据。 从已有数据导入：从已有的数
它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函
K3S下载：https://github.com/k3s-io/k3s/releases/tag/v1.21.12%2Bk3s1 按照对应cpu架构下载二进制文件以及air-gap镜像。 npu驱动和固件安装。 执行命令npu-smi info查看驱动是否已安装。如果有回显npu卡信息，说明驱动已安装。
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。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后，您可在购买页面选择合适的模型和推理资产，购买盘古大模型套件。 图3 购买盘古大模型套件 对于前期邀测用户，如果未购买模型推理资
上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProvider，InMemoryToolProvider的原理为将完整的工具存入内存，再根据工具检索的结果（toolId）将其从内存中取出。一般来说，ToolProvider将由用户自定义，将在后续示例中说明。 此外，上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用
添加一个工具 用于拓展AI助手功能，使其能够与外部系统进行交互。可以直接创建一个工具，或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略 设置从所有可用工具中选择最相关的工具来处理用户的问题策略。 类型：使用词嵌入技术（em
对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪
请注意输出格式中的key不要有语义重复，并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。
开源模型。例如，用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key，配置项为： sdk.llm.openai.url=https://infer-app-modelarts-cn-southwest-2
深入掌握行业模型的定制化流程与高效提示词构建方法，确保在实际应用中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 从基模型训练出行业大模型 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
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