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surface_features：海浪特征：有效波高（SWH）。 父主题： 数据集格式要求
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功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能
产品优势 全面的大模型系列 盘古大模型服务支持盘古NLP、CV、多模态、预测、科学计算五大基础模型能力，支持三方大模型的推理与部署，目前已预置DeepSeek R1/V3及Qwen等模型，多种模态逐步融合。 成熟的行业服务 首创大模型分层架构，基于盘古基础大模型训练行业大模型，支持在矿山
API方式 如果您需要将盘古大模型服务集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问盘古大模型服务，具体操作和API详细描述，请参见《API参考》。
{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman
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{ "prompt": "你好", "temperature": 0, "max_tokens": 100 } 图3 填写三方模型请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。 父主题： 开发Deepseek大模型
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工作流设计：通过代码节点对接ERP系统，判断节点识别库存阈值，触发补货插件或邮件通知节点。 优势：复杂规则（如供应商优先级、物流延迟策略）可通过分支节点精准实现，稳定性高于纯模型驱动。 政务审批 场景：企业资质申报、惠民补贴发放。
True, help="") def prettify_xml(elem): rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return
盘古行业NLP大模型介绍 盘古行业大模型在盘古NLP大模型的基础之上结合了垂直行业的海量数据，配套MA Studio平台和工具链，可化解特定行业数据构建难、模型效果调优难、场景能力评测难三大难题，助力行业客户更快、更优构建专业大模型。当前已于公有云发布金融、医疗行业大模型，满足行业通用场景开箱即用
推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。
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