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Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K Pangu-Medical-NLP-N2-32K Pangu-Medical-NLP-N2-reasoner-32K Pangu-Finance-NLP-N2-Reasoner-128K 赠送如下模型：
客服助手 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。 企业原智能客服系统： 仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。 面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。 使用NLP大模型对客服系统升级后： 大模型智能客服可以7x24
28并发。此模型版本差异化支持INT8量化特性。 Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 32K 2025年6月发布Reasoner版本，支持32K序列长度训练，32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起
learn new things every day."], "target": "我每天喜欢学习新事物。"} 数据处理后： [unused9]系统：你生成综合质量（有用性，事实性，无害性）极好的回复。[unused10][unused9]系统：你是一个擅长于文章写作、文本分析、
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 128K Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 4K Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 32K Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 32K Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3
多样性：即top_p，核心采样，模型会考虑具有top_p概率质量的标记结果。0.1 表示只有占前 10% 概率质量的标记被考虑。建议该参数和temperature只设置一个。取值范围0-1。 重复惩罚：重复采样惩罚值，取值越大表示惩罚越大，因此可降低模型重复相同行为的可能性。取值范围-2.0-2
# b = params_dict.get("b") # todo # return {"a": a} return None 创建脚本组件 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“垂域应用开发
g模型服务、Rerank模型服务两个服务。这两个服务均可以在Agent开发平台中创建知识库中被使用。其中Embedding模型服务在创建知识库中，文本处理阶段，用于对文本文档进行切片，转换成向量化表示。在知识检索阶段，根据用户输入的query对切片进行召回，Rerank模型服务用
used10] 输入示例1-单轮对话： {"conversations": [{"question": "图片中是否存在垃圾溢出垃圾桶的不文明卫生问题？", "answer": "是"}]} 数据处理后： [unused9]系统：你生成综合质量（有用性，事实性，无害性）极好的回复
/v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-management/dataset/permanent-delete 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 参数解释： 用户Token。
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
"you are a math expert" }, { "role": "user", "content": "Q: 1+1=?\n Please answer the question." } ], "temperature": 0.7, "top_p":
配置服务访问授权 配置OBS访问授权 ModelArts Studio大模型开发平台使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。
parallel数整除。最大可设置为batch_size值。 温度 控制模型推理N条数据的随机性，当temperature趋近于0时，选择最大概率的词；temperature越大，分布越平缓，选择更随机。 核采样 控制模型推理的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。 排序K采样
度控制，表1提供了典型推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 典型推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
com/v1/{project_id}/infer-api/proxy/service/{deployment_id}/app/search/v1/vector/query rerank https://xxx.myhuaweicloud.com/v1/{project_id}/infer-api/prox
'http://ip:port/v1/{project_id}/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}?type=controller' \ -H 'Cache-Control: no-cache' \ -H 'Connection:
参数类型 描述 error_msg String 错误信息。 error_code String 错误码。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/common-obs-service/upload Request Header:
API访问路径（URI） search_plan https://xxx.myhuaweicloud.com/v1/{project_id}/infer-api/proxy/service/{deployment_id}/app/search/v1/planning 使用Postman调用API 在Po
见获取调用路径。 填写请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 Header参数X-Auth-Token为必填项，参数值为获取Token中获取的Token值。 图3 填写请求Header 在Postman中选择“Body
