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包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下： 包年/包月计费模式：包年/包月的计费模式是一种预付费方式，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
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、
评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据，使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择： 对于长时间且稳定的业务需求，包年/包月模式通常更划算，因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求，按需计费模式则更为合适，因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。
5个。 配置“高级配置”中的相关信息。 高级配置项供进阶开发者修改模型和提示词，如果不配置将会使用系统默认值。模型的选择和提示词的撰写可能影响到意图分类组件的准确性。 模型选择：选择要使用的LLM，不同的模型效果存在差异。 Prompt提示词：用户对模型的指令，提示词可能影响模型效果。
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”，将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“工作流”页签中，鼠标右键单击工作流，进行工作流的复制、复制ID、删除。 父主题： 创建与管理工作流
该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，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。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅是关于设计和研发提示词，它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程
提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
t开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息，配置请求参数和响应参数信息。 请求参数 单击“添加参数”，可以添加多个请求参数。 表3 请求参数信息
包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。 温度 用
数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了帮助
在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 您也可以鼠标单击已有应用右上角的，进行应用的复制、删除、复制ID操作。 在“创建应用”窗口中，填写应用名称与应用描述，单击左下角的图片可更换应用图标，单击“确定”，进入应用详情页面。
操作，提高数据处理的效率。 满足业务需求：不同类型的数据需要不同的处理方式，平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供专门的加工工具，满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能：通过合适的数据加工，可以提高数据的可用性，进而提升模型的训练效果，使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而言
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