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训练盘古大模型 选择模型与训练方法 创建训练任务 查看训练任务详情与训练指标 常见训练报错与解决方案
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调用盘古大模型 开通盘古大模型服务 使用“能力调测”调用模型 使用API调用模型 启用模型内容审核 统计模型调用量
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体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
统一调用入口：AI助手通过一个统一的问答入口，即可解决多种问题，这使得用户可以在一个地方就能完成所有的任务。 有效分发业务问题：AI助手可以根据用户的需求和工具的定位，自动对问题进行分发，这使得AI助手可以更准确地理解用户的需求，并提供相关的服务。 父主题： AI助手
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK概述 盘古应用开发SDK使用前准备 Python Java 盘古应用开发SDK实践
撰写提示词 创建提示词工程 撰写提示词 预览提示词效果 父主题： 提示词工程
），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅涉及设计和研发提示词，还包括与大型语言模型的交互和研发中的各种技能和技术。它在实现和对接大型语言模型、理解其能力方面扮演着关键角色。用户可以通过
Java 安装SDK(Java SDK) 配置SDK(Java SDK) 配置LLMs(Java SDK) 配置Prompt(Java SDK) 配置Memory(Java SDK) 配置Skill(Java SDK) 配置Agent(Java SDK) 父主题： 盘古应用开发SDK
Python 安装SDK(Python SDK) 配置SDK(Python SDK) 配置LLMs(Python SDK) 配置Prompt(Python SDK) 配置Memory(Python SDK) 配置Skill(Python SDK) 配置Agent(Python SDK)
督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的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
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确且更具针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造，如果提示词模板满足不了使用需求，可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 提示词工程
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 提示词工程
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型
获取API认证鉴权信息（获取Token） 登录“我的凭证 > API凭证”页面，获取user name、domain name、project id。 project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如，盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project
输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户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excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮，输出模型回复结果，用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。
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