盘古大模型 PanguLargeModels
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功能总览
产品介绍
什么是盘古大模型
产品优势
应用场景
模型能力与规格
模型的基础信息
模型支持的区域
模型支持的操作
计费说明
安全
责任共担
身份认证与访问控制
数据保护技术
审计
监控安全风险
权限管理
约束与限制
与其他云服务的关系
基本概念
快速入门
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
获取API认证鉴权信息（获取Token）
调用盘古大模型API
启用盘古大模型搜索增强能力
用户指南
盘古大模型套件使用流程
准备工作
注册华为账号并开通华为云
购买盘古大模型套件
开通盘古大模型服务
配置盘古访问授权
创建子用户并授权使用盘古
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
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）
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
发布数据集
创建一个训练数据集
训练盘古大模型
选择模型与训练方法
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
查看训练任务详情与训练指标
常见训练报错与解决方案
评估盘古大模型
创建模型评估数据集
创建模型评估任务
查看评估任务详情
压缩盘古大模型
部署盘古大模型
部署为在线服务
部署为边缘服务
边缘服务部署流程
边缘部署准备工作
注册边缘资源池节点
搭建边缘服务器集群
安装Ascend插件
订购盘古边缘部署服务
部署边缘模型
调用边缘模型
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
迁移盘古大模型
平台资源管理
管理模型资产、推理资产
获取Token消耗规则
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
创建提示词工程
撰写提示词
预览提示词效果
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
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
发布提示词
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
盘古应用开发SDK
盘古应用开发SDK简介
准备工作
Java SDK
安装SDK
配置SDK
LLMs（语言模型）
开源模型
自定义模型
Prompt（提示词模板）
Memory（记忆）
Cache
Vector
History
Skill（技能）
基础问答
多轮对话
文档问答
文档摘要
Agent（智能代理）
实例化Tool
实例化Agent
运行Agent
监听Agent
Agent效果优化
Agent流式输出
Tool Retriever
应用示例
搜索增强
长文本摘要
Python SDK
安装SDK
配置SDK
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Prompt（提示词模板）
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Vector
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基础问答
多轮对话
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实例化Tool
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应用实践
基础问答
长文本摘要
Agent助手
最佳实践
从基模型训练出行业大模型
打造短视频营销文案创作助手
打造政务智能问答助手
基于NL2JSON助力金融精细化运营
提示词写作实践
提示工程介绍
常用方法论
打基础
补说明
搭结构
排顺序
补预设
进阶技巧
设置背景及人设
理解底层任务
CoT思维链
考察模型逻辑
写作示例
意图匹配
面试问题生成
API参考
使用前必读
概述
调用说明
终端节点
基本概念
如何调用REST API
开通API
构造请求
认证鉴权
返回结果
API
NLP大模型
文本补全
多轮对话
Token计算器
附录
状态码
错误码
获取项目ID
获取模型调用API地址
SDK参考
盘古推理SDK简介
准备工作
使用推理SDK
常见问题
常见问题
大模型概念类问题
大模型是什么
大模型的计量单位token指的是什么
大模型是否可以自定义人设
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些
大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
典型训练问题和优化策略
什么情况下需要微调
什么情况下不建议微调
数据量很少，可以微调吗
数据量足够，但质量较差，可以微调吗
无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习
如何调整训练参数，使模型效果最优
如何判断训练状态是否正常
如何评估微调后的模型是否正常
如何调整推理参数，使模型效果最优
为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码
为什么微调后的模型，回答会异常中断
为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题
为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同
为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差
多轮问答场景，为什么微调后的效果不好
数据量满足要求，为什么微调后的效果不好
数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好
数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好
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