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使用盘古大模型服务前，需要进行一系列准备工作，确保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 创建并管理盘古工作空间 配置服务访问授权 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用和迁移，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应
以下目录结构存放下载文件，注意修改下载文件的命名。其中，docker下的certs证书会自动生成，一般无需修改。 pkgs // 包目录，用户自行命名 docker docker.tgz // docker 二进制文件，要求版本>19.0.3
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
话题重复度控制（presence_penalty） -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。 参数设置正值，模型倾向于生成新的、未出现过的内容；参数设置负值，倾向于生成更加固定和统一的内容。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。 为
提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
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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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
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
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
查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，可以在盘古大模型套件平台“服务管理”功能中获取。 图3 服务管理 图4
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)
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
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
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
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