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和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。 微调阶段：基于预训练的成果，微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能
表11 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 suggestion String 审核结果：block表示未通过。 reply String 兜底回复：审核未通过时兜底回复为有效回复，兜底策略。 状态码： 400 表12 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg
可在“从资产选模型”或者“从人物选模型”中进行选择。 高级设置 plog日志。plog日志是一种用来记录模型运行情况的信息。开启plog日志，能帮助开发者了解模型执行的状态、捕捉错误、分析问题。不同的日志级别表示日志的重要性和详细程度，从低到高依次是：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR。
性。 通过这些功能，平台不仅降低了标注成本，还为用户提供了灵活的定制化服务，满足不同业务场景的标注需求，确保为后续模型训练和优化提供高质量的数据支持。 数据标注意义 数据标注在数据工程中的作用是不可忽视的。它不仅是模型训练的基础，还直接影响到训练结果的准确性与有效性。通过标注，平
用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古科学计算大模型规格
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
Header”，填写密钥鉴权参数名为X-Auth-Token、密钥来源参数名为X-Auth-Token，请求头为{"Content-Type":"application/json"}，单击“下一步”。 图3 配置插件信息 配置参数信息，如图4。 配置完成后，单击“确定”，完成文本翻译插件的创建。
Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
数据保护技术 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
列便捷的模型操作，如模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发和应用流程。此外，平台还提供了导入和导出功能，支持用户将其他局点的盘古大模型迁移到本地局点，这使得模型资产在不同局点间的共享和管理变得更加灵活高效。 通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资
功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异，以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称 可处理最大Token长度 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241030
提示词写作实践 提示词工程介绍 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
命令案例：科技行业公司的平均利润和市值是多少 通过调用大模型，获取更多数据： 1. "请给我科技行业公司的利润平均值和市值平均值。" 2. "科技行业的公司平均利润和市值都是多少？" 3. "我需要知道科技行业公司的平均利润和平均市值。" 4. "能告诉我一下科技行业公司的平均利润和市值是多少吗？"
不改变模型结构参数或引入新要素，以适应数据更新需求。 在实际流程中，通过设定训练指标对模型进行监控，以确保效果符合预期。在微调后，评估用户模型，并进行最终优化，确认其满足业务需求后，进行部署和调用，以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有：中期天
评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，
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，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
若训练类型为“微调”，训练任务会使用训练数据在基础模型的基础上进行训练。 plog日志 plog日志。plog日志是一种用来记录模型运行情况的信息。开启plog日志，能帮助开发者了解模型执行的状态、捕捉错误、分析问题。不同的日志级别表示日志的重要性和详细程度，从低到高依次是：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR。
子是一种灵活的数据预处理工具，能够帮助您将原始数据转化为所需的格式。通过使用加工算子，您可以提取、转换、过滤原始数据，生成适合大模型训练的数据集。 准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务，上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
调用说明 盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
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