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景），帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中，明确描述回复风格的要求。例如，若希望模型回答更精炼，可以提示： 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如：
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据
明确任务需求 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题
在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。
了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务的过程中，建议开启“安全护栏”功能，以保证内容的安全性。 父主题： 使用前必读
预览提示词效果 提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个ex
在Agent开发平台中，插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式，插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力，使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调
一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练
Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE
填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
本节介绍盘古大模型服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。
看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
> 插件”，在所需插件中单击“ > 复制ID”。 plugin_configs 是 Map<String, String> 插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型
用户问题，作为运行Agent的输入。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，
状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取模型调用路径，如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中，选择所需调用的科学计算大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗可获取模型调用路径，如图2。 图2 获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服务”页签，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取模型调用路径，如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路
模型训练”，可进行如下操作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可
模型训练”，可进行如下操作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可
模型训练”，可进行如下操作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
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