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以使用公共资源池部署模型；对于购买推理资产的邀测用户，仅可以使用专属资源池部署模型。 对于新购买平台的用户，仅可购买并使用专属资源池。 父主题： 准备工作
果的目标。 什么是好的提示词 好的提示词内容明确且具体，能够指导语言模型稳定输出有效、无害的文本，帮助业务高效完成任务和达成任务目标。 父主题： 提示词写作实践
模型训练阶段扩大训练集和验证集来优化模型，从而改善评估结果。另外，还可以将评估数据集设计得更接近训练集的数据，以提升评估结果的准确性。 父主题： 评估盘古大模型
数据批量大小 4 训练轮数 1 学习率 0.00001 模型保存步数 5000 优化器 adamw 学习率衰减比率 0.01 热身比例 0.1 父主题： 创建训练任务
RAG方案等，具有32K上下文能力。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型，支持模型推理，但不支持模型训练。 父主题： 模型能力与规格
式。如果配置了embedding模型，则使用非插件模式，否则使用插件模式。注意，在非插件模式下，vectorFields有且只有1个。 父主题： Memory（记忆）
内容后，单击“开始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题： 平台资源管理
the AI") print(memory.chat_memory.messages) memory.chat_memory.clear() 父主题： Memory（记忆）
"。" ], "token_number": 6 } 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题： API
内学习率较小，模型可以慢慢趋于稳定，待模型相对稳定后再逐渐提升至预设的最大学习率进行训练。使用热身可以使得模型收敛速度更快，效果更佳。 父主题： 创建训练任务
的问题都不一致 query_not = "有没有数据？" assert cache.lookup(query_not) is None 父主题： Memory（记忆）
query_not="有没有数据？"; Assertions.assertNull(cache.lookup(query_not)); 父主题： Memory（记忆）
平台管理-资产管理 - - √ - √ 平台管理-权限管理 √ √ √ √ √ 平台管理-授权管理 - √ - - √ 运营面板 √ - - - √ 父主题： 准备工作
结果和结果评估。 提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理，同时支持提示词的查询、删除。 图1 提示词工程使用流程 父主题： 提示词工程
式，如果配置了embedding模型，则使用非插件模式；否则使用插件模式。注意，在非插件模式下，vectorFields有且只有1个。 父主题： Memory（记忆）
toString(memory.getChatMessage().getMessages())); memory.getChatMessage().clear(); 父主题： Memory（记忆）
解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如降低“温度”参数的值，可以起到规范模型输出，使结果不再多样化。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题： API
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题： Python SDK
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