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发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。 表2 请求Header参数(APPCode认证) 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Apig-AppCode 是 String APPCode值。 用于获取操
式等参数信息。配置完成后,单击“下一步”。 风险提示:自定义插件使用HTTP服务,或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 表2 插件配置信息表 参数名称 说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。
大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导:https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/How+to+download+ERA5 高空变量数据下载链接:https://cds.climate.copernicus.eu/da
新调试API。 PANGU.0011 auth failed. 认证失败。 认证鉴权失败,请参考《API文档》认证鉴权章节重新进行认证。 PANGU.0012 auth info missing. 缺少身份验证信息。 请检查调用API时是否有传入认证鉴权信息。 PANGU.0031
配置“高级配置”中的相关信息。 高级配置项供进阶开发者修改模型和提示词,如果不配置将会使用系统默认值。模型的选择和提示词的撰写可能影响到意图分类组件的准确性。 模型选择:选择要使用的LLM,不同的模型效果存在差异。 Prompt提示词:用户对模型的指令,提示词可能影响模型效果。 单击“确定”,完成参数配置。
输入应用名称,如“Python编码助手”,输入应用描述,单击“确定”,完成应用创建。 图1 创建应用 步骤2:配置Prompt 创建应用后,需要撰写提示词(Prompt),为应用设定人设、能力、核心技能、执行步骤。 应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解,来响应用户问题。因
应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API,输入问题,将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
目录下有多个数据文件时,需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字眼,如train01.csv;验证数据名称需包含eval字眼;测试数据名称需包含test字眼。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。 时
境中的高效应用。 支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管
进入操作空间 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外,该功能还提供了可视化界面,可额外查看响应时长以及安全护栏拦截次数。
对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本,它的损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明 提示词 提示词(Prompt)是一种用于与AI人工智能模型交互的语言,用于指示模型生成所需的内容。 思维链 思维链
添加消息头后的请求如下所示: POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions Content-Type: application/json X-Auth-Token:
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。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 停止中 模型训练正在停止中。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况,需查看日志定位训练异常原因。
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials
创建盘古多语言文本翻译工作流 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示词写作的最佳实践,您将深入掌握行业模型的定制化流程与高效提示词构建方法,确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势,提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 从基模型训练出行业大模型 06 API 通过API文
型在不同环境中的高效应用。 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
盘古NLP大模型应用开发 开发盘古大模型提示词工程 辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作,并对提示词进行保存和管理。 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经
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
模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题: 大模型微调训练类问题
敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源,避免过拟合,同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。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