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", "4_vae_feature_shape": [16, 32, 90, 160], "4_vae_feature_length": 16} video_fn：视频路径名称，视频名称需要与文件夹内的视频名一致。 prompt：视频描述的短文本。
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。
": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...], "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125
示例如下（表示不同特征feature1,feature2在固定时间间隔的值）： feature1,feature2,target 10.5,20.3,100 10.6,20.5,101 10.7,20.7,102 10.8,20.9,103 10.9,21.0,104 从OBS导入
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。
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。
{ "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
str}" } }, ] } ], "model": "pangu_mllm", "max_tokens": 520, "temperature
方案设计 设计背景 在教育数字化与 "双减" 背景下，智能伴学助手以知识图谱 + 自然语言处理技术，化身语文学习全场景伙伴，提供「即时问答 + 分层解析 + 情境拓展」陪伴链。它以技术驱动个性化学习，让每个学生拥有专属语文空间，在智能引导中感受语言魅力，厚植文化根基。
盘古行业大模型 盘古NLP行业大模型 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，满足行业通用场景开箱即用。
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》。
True, help="") def prettify_xml(elem): rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return
（算子框架会将数据集下载到算子本地目录中））和file_name（数据文件的文件名称） 图片/视频/音频-Parquet文件： 框架提取Parquet的样本内容传递给算子，每个Parquet文件调用一次算子,DataFrame的字段名与Parquet文件中的定义一致， 其中有两个系统预定义字段
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
图1 代码节点报错示例 问题原因 代码节点可能存在变量引用错误，具体原因可在界面右上角单击“调试”，在“调用详情 > 调用链”中查看节点输出的错误信息。从上面的错误提示可以看出，是引用str1变量未定义。
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。值为 0 意味着贪婪采样。当取值超过1，会大概率出现效果不可用问题。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。
父主题： 系统预置加工算子介绍
参数配置样例： 过滤样例： 加工后： 父主题： 系统预置加工算子介绍
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