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为专门用于训练盘古大模型的盘古格式,为后续模型训练提供高效的数据支持。 数据管理:平台支持数据全链路血缘追溯,用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签,查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析,逆向实现快速问题追踪,提升数据运维和数据治理的效率,
预报未来小时数,默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的高空变量和表面变量。
match(r'^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*$', input1)): return { # 注意在输出参数中定义res 'res': "输入字符串满足要求" } else: return { # 注意在输出参数中定义res 'res': "输入字符串不满足要求" } 数学计算示例代码。
送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 参数的取值范围是 (0, 1],取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,例如0.9,适合完成创造性的任务。
20。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。
Product type选择Reanalysis。 Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。 Pressure level选择1000hPa、92
"content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman界面“Send”,发送请求。当接口返回状态为200时,表示NLP大模型API调用成功。
问答模块:准备单轮问答和检索增强的数据集。 {"context": ["请问福田英才荟卫生系统人才与福田英才荟高层次人才是不同的部门受理么?"], "target": "您好,福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员,其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"}
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人
度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度(temperature) 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式,即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式,即费用根据服务实际消耗量计费,系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
"content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用
decrypt token fail:token解析失败。 token expires:token过期。 verify aksk signature fail:AK/SK认证失败。 x-auth-token not found:未找到x-auth-token参数。 token解析失败
任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平台为开发者和用户提供了预置插件,直接可用,无
式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
在左侧导航栏中选择“能力调测”,单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”,若不填写,将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数,具体参数说明见表1。 表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜
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、存储资源和网络资源
模型安全:通过模型动态混淆技术,使模型在运行过程中保持混淆状态,有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全:通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全,增强自身防护能力,以抵御外部安全攻击。 父主题: 大模型概念类问题
荐模型。 例如,基模型算法池中有5个LightGBM(LGB)模型,且推荐模型数量设置为5,这意味着系统将在基模型池中的5个LightGBM模型之外,推荐5个不同的模型。最终,系统将使用10个模型进行训练,其中5个是LightGBM模型,另外5个是推荐的不同模型。 日期列名 日期