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约束与限制 受技术等多种因素制约，盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。
准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务，上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 选择左侧“数据工程 > 数据获取”，单击右上角“创建原始数据集”。
响应示例如下，例如，对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”，响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。
账号未开通该API服务。 请确认是否已开通该API服务。 PANGU.3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。
在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时，可选择全量升级或滚动升级两种方式： 全量升级：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。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。
准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务，上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 选择左侧“数据工程 > 数据获取”，单击右上角“创建原始数据集”。
MRS服务状态异常，请联系服务技术支持解决。 数据标注 annotate data not exist. 请检查标注数据集是否存在，是否被删除。 obs url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效，是否可正常访问。
对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回，与响应消息头中Content-Type对应，传递除响应消息头之外的内容。
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
单击左侧“能力调测”，进入“文本对话”页签，选择服务与人设，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。
主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。
资源配置 实例数 设置部署模型是所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 名称 设置部署任务的名称。 描述（可选） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。 父主题： 部署科学计算大模型
例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？
签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 AK/SK获取方式请参考获取AK/SK。 父主题： 如何调用REST API
在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。
模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型包括1h分辨率、3h分辨率、6h分辨率、24小时分辨率模型，即以起报时刻开始，分别可以逐1h、3h、6h、24h往后进行天气要素的预测。
灵活的定制化服务：对于文本类、图片类数据集，用户自定义数据格式，用户可以使用脚本灵活调整数据格式，以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率：通过发布符合标准的数据集，用户可以大幅提升数据的处理效率，减少后续的调整工作，快速进入模型训练阶段。
通过这些功能，平台不仅降低了标注成本，还为用户提供了灵活的定制化服务，满足不同业务场景的标注需求，确保为后续模型训练和优化提供高质量的数据支持。 数据标注意义 数据标注在数据工程中的作用是不可忽视的。它不仅是模型训练的基础，还直接影响到训练结果的准确性与有效性。
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