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下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型，可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题：
是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系，因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。这不仅提高了任务的成功率，也大幅
户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。
node-type是集群节点类型。其中，worker表示工作节点，controller表示主控节点。 在服务器执行如下命令，判断docker是否安装成功。 systemctl status docker 在服务器执行如下命令，判断edge agent是否安装成功。 hdactl info 配置hda
外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。
通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外，相比直接输出答案，分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”，用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次，生成多个推理路径及答案，选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题： 进阶技巧
为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“
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
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
et”两个字段。示例如下： query改写模块：准备对应省略补全任务的数据和对应指代消解任务的数据。 {"context": ["你对李健怎么看 | 音乐诗人李健。请根据以上背景补全以下问题： 喜欢么"], "target": "喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器，通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型（盘古-NLP-N2-基础功能模型）和基于
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
l集群为例，示例集群信息如下表。 表1 示例集群信息 集群名 节点类型 节点名 规格 备注 largemodel controller ecs-edge-XXXX 鲲鹏通用计算型|8vCPUs|29GiB|rc3.2xlarge.4镜像 EulerOS 2.9 64bit with
Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，
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