主机迁移 的网络安全配置与条件有哪些？ 背景说明 在使用 主机迁移服务 时，需要在被迁 服务器 上安装 SMS -Agent。迁移过程中，源端要与SMS服务及目的端进行通信。 图1 主机迁移服务网络示意图 源端能连接到华为云API Gateway 源端Agent依赖华为云部分服务：IAM、EC

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盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用对话问答（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。例如，以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [

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调用盘古NLP大模型API实现文本对话 场景描述 此示例演示了如何调用盘古NLP大模型API实现文本对话功能。您将学习如何通过API接口发送请求，传递对话输入，并接收模型生成的智能回复。通过这一过程，您可以快速集成NLP对话功能，使应用具备自然流畅的交互能力。 准备工作 调用盘古N

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如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化

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自动拦截攻击，响应效率由小时级提升到分钟级。 安全专家：云端共享安全专家资源7*24小时在线服务，解决复杂网络安全问题。 安全态势感知：按周、月提供安全报告，全面掌握网络安全态势；重要事件邮件短信告警，及时感知紧急安全事件，并指导用户及时安全处置；登录华为乾坤APP随时查看安全态

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如何评估微调后的盘古大模型是否正常 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

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如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考：

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为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。 表1 创建盘古多语言文本翻译工作流流程 操作步骤 说明 步骤1：创建并配置插件 本样例场景实现文本翻译插件的创建与配置。

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压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发工具 链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK，应用开发工具

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准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用，用户可根据所需提交试用申请，申请通过后才可以试用盘古大模型功能。 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 为了能够正常的存储数据、训练模型，需要用户配置盘古访问OBS的权限。 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 平

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创建盘古图片类数据集标注任务 场景描述 此示例演示了如何快速创建图片Caption数据标注任务。您将学习如何设置任务参数、配置标注要求并进行标注。 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。

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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。

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使用数据工程准备与处理数据集 模型开发 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 应用开发 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 07 SDK 通过盘古推理SDK简介和使用推理SDK的文档，您将深入了解如何利用推理SDK高效集成盘古大模型的推理能力，为您的应用提供智能支持，提升模型在实际场景中的推理性能。

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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

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使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数，实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 >

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创建发布数据集，并进行正式的发布操作，用于后续的训练任务。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。 训练盘古NLP大模型需选择发布格式为盘古格式。 发布文本类数据集 父主题： 开发盘古NLP大模型

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追溯、持续集成等功能。 流水线 提供可视化、可定制的持续交付流水线服务，支持灵活编排，百万并发调度。 代码检查 提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理能力。 编译构建 基于云端大规模分布式加速，提供高速、低成本、配置简单的混合语言构建能力。

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使用盘古加工算子构建单轮问答数据集 场景描述 此示例演示了如何使用加工算子轻松构建单轮问答数据集。数据集的加工算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

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概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型（NLP大模型、科学计算大模型）在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。

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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。

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设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页，选择发布格式，单击“下一步”。当前支持默认格式、盘古格式、自定义格式： “默认格式”为数据工程功能支持的原始格式。 “盘古格式”为使用盘古大模型训练或评测时所需要使用的数据格式。

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