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插件服务的鉴权方式，支持以下三种： 无需鉴权：不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权：用户级鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥来源参数名。 API Key：API 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。
关注通用性：预训练旨在让模型学习广泛的通用知识，建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练，模型可以掌握丰富的语言模式，如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据：通常使用海量的无监督数据（如文本语料库、百科文章），这些数据覆盖广泛的领域和语言表达方式，帮助模型掌握广泛的知识。 适合广泛应
盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能，用户可以体验平台预置的多种模型功能，如文本对话功能。 只需在输入框中输入问题，模型便会自动返回对应的答案内容。平台还允许用户实时调整参数，以便更好地满足您的需求。 支持区域： 西南-贵阳一 使用能力调测与盘古NLP大模型进行对话问答 应用百宝箱 应用百宝箱
非流式调用推理服务传的参数只能是1或者2。 请使用正确的取值：1或者2。 PANGU.3321 The parameter [n] can only be 1 when calling streaming. 流式调用推理服务n只能取1。 请使用正确的取值：1。 APIG.0101 The
疗诊断等），则需要更为精确的处理方式： 如果该场景的业务规则较少且易于概括，可以尝试使用few-shot方式，通过向模型提供少量示例来让其理解任务并进行推理。 如果业务规则复杂且难以归纳，建议使用场景微调的方式，针对该特定场景进行模型训练，以便模型能够更深入地理解和适应这些复杂规则。
该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access Key ID（AK）/Secret Access Key（SK）加密的方法来验证某个请求发送者身份。 父主题： 安全
信息（如目标受众或特定场景），帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中，明确描述回复风格的要求。例如，若希望模型回答更精炼，可以提示： 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如：
此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段使用较小的学习率，然后逐渐增加学习率，直到达到预设的最大学习率。这个过程就叫做热身比例。通过使用热身比例，可以避免模型在初始阶段更新过快，从而有助于模型更好地收敛。
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保护技术说明：https://support
在“模型更新”或“修改部署”后进行升级配置操作。平台支持全量升级方式：新旧版本的服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。 图1 模型更新 图2 修改部署 父主题： 部署科学计算大模型
统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
参数。 单击应用右上角的，打开大模型参数配置页面。配置参数见表1，完成大模型参数配置。 表1 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的LLM，不同的模型效果存在差异。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 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。
可修改当前空间的名称与描述。 可查看当前空间的创建时间。 单击右上角“删除”，可删除当前空间。 删除空间属于高危操作，删除前请确保当前空间不再进行使用。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方
数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台，支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式，确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工：平台提供强大的数据加工功能，涵盖数据清洗、过滤
海洋智能预测”、“全球中期海洋生态智能预测”、“全球中期海量智能预测”。 全球中期天气要素预测模型可以选择1个或者多个模型进行部署。 如果使用全球中期降水预测模型，需要选择1个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量
在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布，用户可以使用模型进行部署、推理操作。 训练完成 模型训练已经成功完成。 训练中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 训练失败 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。
持32卡起训，支持4卡推理部署，此模型版本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理、能力调测、边缘部署特性。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应
当前，基于Agent平台可以构建两种类型的应用，一种是针对文本生成、文本检索的知识型Agent，如搜索问答助手、代码生成助手等，执行主体在大模型；另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Pro
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