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盘古大模型服务的功能限制详见表3。 表3 功能限制 功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求，包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等，请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求
输入应用名称，如“Python编码助手”，输入应用描述，单击“确定”，完成应用创建。 图1 创建应用 步骤2：配置Prompt 创建应用后，需要撰写提示词（Prompt），为应用设定人设、能力、核心技能、执行步骤。 应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解，来响应用户问题。因此，一
具体订购步骤如下： 使用主账户登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击“立即订购”进入“订购”页面。 在“开发场景”中勾选需要订购的大模型（可多选），页面将根据勾选情况适配具体的订购项。 图1 选择开发场景 在“模型资产”页面，参考表1完成模型资产的订购。 表1 模型资产订购说明
输入参数对应。 plugin_configs 否 List<PluginConfig> 插件配置，当工作流有配置用户自定义插件节点时，可能需要配置鉴权信息等，具体结构定义详见表4。 表4 PluginConfig参数 参数 是否必选 参数类型 描述 plugin_id 是 String
户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
引导模型逐步分析问题，可以有效提高大模型在复杂推理任务中的准确性。这种方法不仅帮助模型更好地理解问题，还能增强模型的推理能力，特别是在处理需要多步推理的任务时。 父主题： 提示词工程类
由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VP
登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 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。
据集”，用于后续模型训练等操作。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要发布为该格式。当前仅文本类、图片类数据集支持发布为盘古格式。 父主题： 使用数据工程构建数据集
息及评测概览。 其中，各评测指标说明详见NLP大模型评测指标说明。 导出评测报告。 在“评测报告 > 评测明细”页面，单击“导出”，可选择需要导出的评测报告，单击“确定”。 单击右侧“下载记录”，可查看导出的任务ID，单击操作列“下载”，可将评测报告下载到本地。 NLP大模型评测指标说明
要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。如果您需要在现有模型中引入新要素，需要使用训练（重新训练模型）。在重训配置参数时，您可以选择新要素进行训练。请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，
et分别表示问题、答案。 [{"system":"你是一位书籍推荐专家"},{"context":"你好","target":"嗨！你好，需要点什么帮助吗？"},{"context":"能给我推荐点书吗？","target":"当然可以，基于你的兴趣，我推荐你阅读《自动驾驶的未来》。"}]
词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理，支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务，选择候选提示词和需要使用的变量数据集，设置评估算法，执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理，同时支持提示词的查询、删除。
Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型 > 本空间”页面，单击支持导出的模型名称，右上角的“导出模型”。 在“导出模型”页面，选择需要导出的模型，应设置导出模型时对应的导出位置（OBS桶地址），添加从环境B中下载的用户证书。设置完成后单击“确定”导出模型。 图2 导出模型
结束节点是工作流的最终节点。当工作流执行完成后，需要结束节点用于输出工作流的执行结果。结束节点不支持新增或者删除，该节点后不支持添加其他节点。 结束节点可能会有多个输入，但是只能有一个输出值，因此需要开发者在“指定回复”中合并多个输入值为一个输出值。 结束节点为必选节点，需要配置于所有场景中。 结束节点配置步骤如下：
进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 数据合成”，单击界面右上角“创建合成任务”。 在“创建合成任务”页面，选择需要合成的数据集，单击“下一步”。 进入“合成配置”页面，选择合成内容与合成轮数，可选择开启“将源数据集整合至合成后数据”。 单击“下一步”，
ntent。 role表示对话的角色，取值是system或user。 如果需要模型以某个人设形象回答问题，可以将role参数设置为system。不使用人设时，可设置为user。在一次会话请求中，人设只需要设置一次。 content表示对话的内容，可以是任意文本。 messages
准，某城市关注某一些特定事件类别，另一个城市又关注另一些特定事件类别。因此，城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型，依赖专家经验进行算法参数调优，最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流，
Pangu-NLP-N2-Base-20241030 - 4K 2024年11月发布的版本，仅支持模型增量预训练。32个训练单元起训，预训练后的模型版本需要通过微调之后，才可支持推理部署。 Pangu-NLP-N2-Chat-32K-20241030 32K 4K 2024年10月发布版本，支
升了推理速度。在处理请求时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中，如在线客服和智能推荐，盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除
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