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排顺序 在提示词中内容的顺序也很重要，基于盘古大模型调优经验，将关键信息放在结尾处，模型输出效果更好。不同任务的关键信息不同，若需要模型生成的内容更具创意性，关键信息需要为内容描述；需要模型严格遵循指令进行回复的，关键信息为指令及说明。 补预设 当任务存在多个情境时，编写提示词时需要考
调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计NLP大模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
climate.copernicus.eu/datasets，查找名称中包含ERA5和pressure levels的数据集。 表面变量数据下载链接：https://cds.climate.copernicus.eu/datasets，查找名称中包含ERA5和single levels的数据集。
使用数据工程构建NLP大模型数据集”。 模型开发-模型最小训练单元 不同模型的最小训练单元有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 模型开发-NLP大模型请求的最大Token数 不同系列的NLP大模型支持请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。
n，请求头为{"Content-Type":"application/json"}，单击“下一步”。 图7 配置插件信息 配置参数信息，如图8。 图8 配置参数信息 配置完成后，单击“确定”，完成多语种翻译插件的创建。 父主题： 附录
大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设？ 如何将本地的数据上传至平台？ 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传？ 如何查看预置模型的历史版本？ 更多 大模型微调训练类 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？
模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多
在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
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。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，可进行如下操作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多
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“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势 Agent开发平台具有能力扩展、自定义知识库、灵活的工作流设计和全链路信息调测评估等特点。 能力扩展：平台可以集成多种插件，插件能够有效扩展Agent的能力边界。 预置插件：平台当前为用户提供了“Python解释
ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。 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
"prompt_tokens": 9, "total_tokens": 374 } } 当接口调用出错时，会返回错误码及错误信息说明。 token有效期为24小时，下面的报错表示token过期。 { "error_msg": "Incorrect IAM authentication
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。
在评估页面，可参考评估项对当前数据的问题进行标注，且满足则单击“通过”，不满足则单击“不通过”。 全部数据评估完成后，在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击操作列“报告”，可查看数据集质量评估报告。 父主题： 发布视频类数据集
如图2，对于文本类数据集而言，可选中问题内容后，右键标记数据问题。 图2 标记数据集问题 全部数据评估完成后，在“人工评估”页面可查看评估进展为“100%”。 单击操作列“报告”，可查看数据集质量评估报告。 父主题： 发布文本类数据集
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