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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
构造fewshotPrompt模板： // 基于长度策略（长度限制50） // 传入prompt的开头 "参考以下示例，给出给定单词的反义词：" // 传入分隔符 "\n\n" // 传入prompt的结尾 "给定一个单词：{{word}}，返回一个反义词：" FewShotPromptTemplate
训练盘古大模型 选择模型与训练方法 创建训练任务 查看训练任务详情与训练指标 常见训练报错与解决方案
评估盘古大模型 创建模型评估数据集 创建模型评估任务 查看评估任务详情
调用盘古大模型 开通盘古大模型服务 使用“能力调测”调用模型 使用API调用模型 启用模型内容审核 统计模型调用量
平台资源管理 管理模型资产、推理资产 获取Token消耗规则
small”报错，表示数据量太少，拼接到模型要求长度后，条数不满足一次训练下沉。 解决方案：请增大数据集大小或者把epochs设大，保证日志中的Sink_num > 0。 图3 The dataset size is too small Decrypt failed报错 报错原因：模
意输出格式中的key不要有语义重复，并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。
"请用幼儿园老师的口吻回答问题，注意语气温和亲切，通过提问、引导、赞美等方式，激发学生的思维和想象力。" }, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类"
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
a funny joke about chickens" == format2 自定义prompt # 按约定的格式准备prompt文件； # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例： …… prompts -- default
撰写提示词 创建提示词工程 撰写提示词 预览提示词效果 父主题： 提示词工程
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK概述 盘古应用开发SDK使用前准备 Python Java 盘古应用开发SDK实践
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 提示词工程
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 提示词工程
Java 安装SDK(Java SDK) 配置SDK(Java SDK) 配置LLMs(Java SDK) 配置Prompt(Java SDK) 配置Memory(Java SDK) 配置Skill(Java SDK) 配置Agent(Java SDK) 父主题： 盘古应用开发SDK
Python 安装SDK(Python SDK) 配置SDK(Python SDK) 配置LLMs(Python SDK) 配置Prompt(Python SDK) 配置Memory(Python SDK) 配置Skill(Python SDK) 配置Agent(Python SDK)
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型
盘古应用开发SDK实践 模型基础问答能力应用开发(Python SDK) 模型长文本摘要能力应用开发(Python SDK) 模型Agent助手应用开发(Java SDK) 父主题： 盘古应用开发SDK
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题： 部署盘古大模型
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