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检测数据集质量 数据集创建成功后，平台将对数据集中的数据进行质量校验，并给出健康度评分、合规度评分与数据长度分布。 检测数据集质量 在“数据工程 > 数据管理”页面，选择“我的数据集”或者“训练数据集”页签。 单击数据集名称，进入数据集详情页，查看详细的数据质量。 其中，数据长度
部署为在线服务 模型训练完成后，即模型处于“已完成”状态时，可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理，但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“部署”。
启用模型内容审核 内容审核是文本的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、违规等内容，对用户向模型输入的内容、模型输出内容进行内容审核，帮助客户降低业务违规风险。 授权使用华为云内容审核，有效拦截大模型输入输出的有害信息，保障模型调用安全。 授权后，在调用盘古大模型能力时，模型的输入和输
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同，具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题： 部署为边缘服务
型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时，才可以使用本章节提供的方法进行调测，具体步骤请参见部署为在线服务。 文本补全：给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如，让
逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具，并通过AI助手，将这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提
为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是各个模型支持的具体操作： 表1 模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩 在线推理 盘古-NLP-N1-基础功能模型-32K - √ -
调用盘古大模型API 用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时，才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API，仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前，请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”，才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言（Java/Python/Go）调用API的方法，仅供测试使用。 前提条件
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集
创建一个新的数据集 创建一个新的数据集，用来管理上传至平台的训练或者评测数据。 创建一个新的数据集 数据集质量检测/数据清洗 对上传的数据进行质量检测，若质量有问题可以进行数据清洗。 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 对无质量问题的数据集执行发布操作。 发布数据集 创建一个训练数据集
练和评测任务的需求。 通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程套件还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域： 西南-贵阳一 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发套件
能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。
营异常风险") # 预期Agent返回reportType为经营异常风险检测的Json，呈现给终端用户 session = agent.run_step(session) # 终端用户反悔，想改成欠税信息检测，修改信息后继续让Agent执行 AgentSessionHelper.
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程套件还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
盘古-NLP-N1系列模型支持128K外推。 公测 模型的基础信息 2 模型部署相关 盘古-NLP-N2-基础功能模型-32K模型，LoRA微调后支持4K部署。 公测 部署为在线服务
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explor
数据增强：在传统机器学习中，可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据，但该方法不适用于大模型微调的场景，这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取
您也可以采用PPL（困惑度），或训练一个二分类模型等方式过滤脏数据。 数据增强：您可以通过一些规则来提升数据的多样性，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取
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