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管理模型资产、推理资产 查看模型资产与模型推理资产 用户购买盘古大模型套件后，可以在“平台管理 > 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后，可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 >
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、风格和格式等。 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
勾选所需的提示词，并单击“保存到模板库”。 图2 保存提示词到模板库 进入“应用开发 > 提示词管理 > 我的提示词”页面，查看发布的提示词。 图3 我的提示词 父主题： 提示词工程
示词比较页面。 图2 横向比较 比较候选提示词信息的差异性，可以单击开启“高亮展示差异点”。 图3 高亮差异点 下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图4 比较提示词的效果 父主题： 横向比较提示词效果
-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data 是 List<String> 待统计Token数的字符串。List长度必须为奇数。
Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具，再交给Agent去处理，示例如下：
灵活选择适合的服务与产品，轻松实现模型与应用的开发。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集，首批支持14个开箱即用的大模型应用。用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 公测
session_tag="test-memory-0624")) 添加、查找、删除数据。 # 更新数据 chat_message.add_ai_message("i am ai.") chat_message.add_user_message("i am tester.") # 查找数据 contents = [msg
sessionTag(sessionTag).build()); 添加、查找、删除数据。 //更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i am tester."); // 查找数据 chatMessage.getMessages()
盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异，请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件数量不得超过1000个，单文件大小不得超过1GB，所有文件的总大小不得超过200GB。 表1
等，但不具备对话问答能力。 功能模型：功能模型是在基模型的基础上经过微调，专门适应特定任务，并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型：针对特定场景优化的大模型。例如，与非专业大模型相比，BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。
生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容； 7.生成的内容必须完整，必须涵盖产品介绍中的每个关键点，不能丢失任何有价值的细节； 8.生成的内容必须符合客观事实，不能存在事实性错误； 9.生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样；
应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型，输入资源名称，类型选择“边缘部署”，输入需要订购的推理算力，单击“确认订单”。 订购完成后，进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”，可查看订购的边缘部署资产。 父主题： 部署为边缘服务
完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数（step）参数更新的幅度。需要选择一个合适的学习，因为学习率过大会导致模型难以收敛，学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10的倍数 每训练一定数量的步骤（或批次）后，模型的状态就会被保存下来。
LoRA轶值 / 8、16、32、64 较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，但需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新，资源消耗更少，但模型的表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1
用、监管有力的制度，并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围，严禁有过度功能的行为，坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资，建立完善的监督管理制度，加强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如
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