盘古大模型 PanguLargeModels
盘古大模型 PanguLargeModels
- 功能总览
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
- 用户指南
- 最佳实践
- API参考
- SDK参考
-
常见问题
- 大模型概念类问题
-
大模型微调训练类问题
- 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习
- 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优
- 如何判断盘古大模型训练状态是否正常
- 如何评估微调后的盘古大模型是否正常
- 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优
- 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答
- 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
- 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断
- 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题
- 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同
- 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差
- 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好
- 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好
- 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好
- 大模型使用类问题
- 提示词工程类
- 文档下载
- 通用参考
本文导读
展开导读
链接复制成功!
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包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。
父主题: 安全