检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
数据集，并控制数据占比。 数据集来源：用户自己创建并且已经发布的数据集。 数据集组合：选择多个数据集，并且可以指定数据之间的配比和条数，最大支持20个。 配比的作用：支持用户灵活调整数据集的比例。 比例：用户自己创建的数据集，默认1:1:1的方式。例如，3个数据集D1（100GB
着深远的影响。它是重要的水资源，提供了大量的饮用水和灌溉水。同时，长江也是中国重要的内河航道，对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多，是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括：1. **中华鲟**：这是一种生活在长江中上游的大型鱼类，以其巨大的体型和古
final String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时，尽可能提示用户名称，手机号码等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new Date());
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。
随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供一些基本信息，大模型就能生成需求的文案，从而大大提高文案的质量和效率。
数据增强：您可以通过一些规则来提升数据的多样性，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取目标场景的数据，以此提升数据质量。一个比较常见的方法是，将微调数据以及数据评估标准输入给模型，让模型来评估数据的优劣。
初始化带参数的盘古LLM LLM pangu = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig); pangu.ask("写一篇五言律诗").getAnswer(); 支持调整的参数解释。 private int maxTokens; // 完成时要生成的令牌的最大数量
以生成较短和较简洁的回复，但也可能导致生成不完整或不连贯的内容，请避免该值小于10，否则可能生成空值或极差的效果。因此，需要根据不同的场景和需求来选择合适的参数值。 话题重复度控制 用于调整模型对新令牌（Token）的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本出现过，那么模型
这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提问时，大模型就会根据用户的问题自动规划调用相应工具，从而实现对应的功能。 AI助手具备以下核心功能： 大模型调用能力：AI助手可以根据特定的指令调用NLP大模型，以改变AI助手的回复方式，使其更好地响应用户的需求。例如，让AI助手表现得更加友好、专业，或者更加幽默。
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
什么是提示词工程 提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），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
深感敬佩。在宋朝的生活中，李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物，新的气候，甚至新的疾病。但是，他从未放弃，他始终坚信，只要他坚持下去，他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中，李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法，尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学，尝试理解这
开通API 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。 文本补全：给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮
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。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e
gemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency>
大模型在训练时使用的是静态的文本数据集，这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此，对于该时间点之后的信息，大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合，可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时，模型先通过搜索引擎获取最新的信息，并将这些信息整合到大模型生成的答案中，从而提供既准确又及时的答案。
数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情况。因此，数据的收集和处理是大模型训练中的关键环节。
选择要添加的主控节点，单击“确定”。 在“工作节点”处单击“添加”，选择要添加的工作节点，单击“确定”。 单击“立即创建”，可在资源池列表中查看节点的状态。如果状态为“运行中”，则创建成功。 在主控节点执行如下k8s命令，验证边缘池创建结果： 执行如下命令建立软连接。 ln -s
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时，应确保数据集的独立性和随机性，并使其能够代表现实世界的样本数据，以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析，可以帮助了解模型在不同情境下的表现，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。
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 id。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
