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AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色：用户输入问题后，大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SFT中获得的知识，生成准确而全面的回答。然而，依赖通用大模型自身知识来回答问题，在某些垂直领域应用中会面临挑战： 通
购买一只给宝贝一个最温暖的拥抱吧！"} 数据量级要求：本场景使用了5000条数据进行微调。 说明：类似场景需要的微调数据量视具体情况而定。从经验上来说，如果实际场景相对单一，比如只需要构建短视频口播文案生成的场景，则使用5000条数据即可；如果场景中涵盖多个细分场景，比如短视频口
中\n\n以下是你的思考过程：\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}]，不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到dimensions、quer
POINT_FOR_NUMBERS 这个字段是jackson-core里面用来标识解析json格式数据是否支持前导小数点的字段，这个报错的意思是找不到这个字段，很可能是因为用户使用的jackson版本太老导致。 建议客户本地将jackson版本升级到和华为云java sdk一致，jackson版本要求请见pom
实例化Agent Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.agent.ReactPanguAgent; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms
URI-scheme 传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。
通过使用盘古大模型套件平台，您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务，将模型高效集成至您的业务流程中。接下来，将详细介绍该平台的使用流程，帮助您充分发挥盘古大模型套件平台的潜力。 图1 盘古大模型套件使用流程 表1 使用流程说明 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 注册华为账号并开通华为云
准备工作 注册华为账号并开通华为云 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古
toolDesc = "资产注册查询", toolPrinciple = "请在需要查询各个公司的资产注册情况时调用此工具", inputDesc = "需要查询的公司名称，一次只支持查询一家公司", outPutDesc = "公司的资产注册规模") public class
安装SDK pip直接安装 执行如下命令： pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境，python版本选择3.9。
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： 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
练的模型导入本局点进行使用。 支持迁移操作的模型可以在“模型开发 > 模型管理 > 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。
能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：如果微调数据很多，从客观上来说越多的数据越能接近真实分布，那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。
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
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、
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