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体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷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。 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”，进入“应用百宝箱”页面。
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体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入
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SDK支持兼容OpenAI-API规范的开源模型。例如，用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key，配置项为： sdk.llm.openai.url=https://infer-app
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 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
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码，请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 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。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、
运行Agent(Python SDK) 单轮执行 调用run接口运行一个Agent： agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代，并且选择合适的工具，在日志中打印最终的执行结果： 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手:
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量
多轮问答场景，为什么微调后的效果不好 当您的目标任务是多轮问答，并且使用了多轮问答数据进行微调，微调后却发现多轮回答的效果不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。
应用场景 智能客服 在政企场景中，传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力，导致用户需求难以准确捕捉，频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数
什么是AI助手 AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用，它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、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
购买盘古大模型套件 在购买盘古大模型套件之前，您可以通过“能力调测”功能体验平台预置的模型，请参见体验盘古预置模型能力。 盘古大模型套件在订购时分为模型资产和模型推理资产。 模型资产即盘古系列大模型，用户可以订购盘古基模型、功能模型、专业大模型。 基模型：基模型经过大规模数据的预
模型训练所需数据量与数据格式要求 盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异，请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件数量不得超过1000个，单文件大小不得超过1G
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
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