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基础问答 应用介绍 基础的大语言模型问答场景。涉及模型问答，流式效果等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包， pip install pangu_kits_app_dev_py gradio。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties，
管理模型资产、推理资产 查看模型资产与模型推理资产 用户购买盘古大模型套件后，可以在“平台管理 > 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后，可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 >
开通盘古大模型服务 盘古大模型具备文本补全和多轮对话能力，用户在完成盘古大模型套件的订购操作后，需要开通大模型服务，才可以调用模型，实现与模型对话问答。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出，提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
不同情境下的表现，从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集，数据集创建完成后需要执行发布操作。 数据量建议3-1000条。当前数据集数据保存与上传的文件类型有以下两种，大小均不可超过1024MB。 文件类型为JSONL：每一行
以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector History 父主题： Java SDK
以记录和管理对话历史。对话消息存储可以根据不同的会话标识进行初始化、更新、查找和清理操作。对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector History 父主题： Python SDK
常见训练报错与解决方案 read example failed报错 报错原因：模型训练过程中，训练日志出现“read example failed”报错，表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案：请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错
使用能力调测调用模型之前，需要进行开通盘古大模型服务操作。 使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面，提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时，才可以使用本章节提供的方法进行调测，具体步骤请参见部署为在线服务。
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”，进入“应用百宝箱”页面。
评估资源：依据选择的模型数据自动给出所需的评估资源。 打分模式：当前版本打分模式仅支持基于规则，用户不可选，且暂无人工打分。基于规则打分：使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异，从而计算模型指标。 评估数据： 选择已创建并发布的评估数据集。 基本信息： 输入任务的名称和描述。 单击“立即创建”，创建一个模型评估任务。
横向比较提示词效果 将设置为候选的两个提示词横向比较，获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1
申请体验盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了五大模型的体验，包括NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型与科学计算大模型，用户可根据所需提交体验申请，申请通过后才可以体验盘古大模型功能。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面，单击“立即体验”，平台将跳转至盘古大模型体验申请页面。
单击数据集名称，进入数据集详情页，查看详细的数据质量。 其中，数据长度按照token长度划分为2K以下、2K-4K、4K-8K等多个区间，用户可以参考模型训练所需数据量与数据格式要求，调整训练数据。 图1 校验数据集质量 表1 健康度校验规则说明 校验项 说明 异常符号校验 数据中不能存在异常字符，异常字符示例如下。
批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。
查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异，训练指标和训练方法的关系如下： 表1 训练指标和训练方法对应关系
安装SDK pip直接安装 执行如下命令： pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境，python版本选择3.9。
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看评估状态 单击评估名称，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度。例如，在图2中有10条评估用例，当前已经评估了8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，进入“评估
训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型：系统提供的LLM（大语言）预置模型。 我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见有
清洗数据集（可选） 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
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