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rompt配置，直接接受用户原始输入，并输出大模型执行后的原始输出，该组件的配置详见配置大模型组件。 用户可根据需求配置所需组件，并连接其他组件。除开始、结束和大模型组件外，平台提供了意图识别、提问器、插件、判断、代码组件，配置详见配置意图识别组件、配置提问器组件、配置插件组件、配置判断组件、配置代码组件。
单元默认采用包周期计费，数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费，训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
说明 步骤1：创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2：配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3：添加预置插件 本样例场景实现应用的插件配置。 步骤4：配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5：调试应用 本样例场景实现应用的调试。 步骤1：创建应用
、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思
用户提出的问题，作为运行工作流的输入，与工作流开始节点输入参数对应。 plugin_configs 否 List<PluginConfig> 插件配置，当工作流有配置用户自定义插件节点时，可能需要配置鉴权信息等，具体结构定义详见表4。 表4 PluginConfig参数 参数 是否必选 参数类型 描述 plugin_id
用户可以根据需求灵活划分工作空间，实现资源的有序管理与优化配置，确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理，平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限
支持您添加或去除新的高空层次，训练任务会根据您配置的高空层次对模型重新进行训练。 高空变量 设置训练数据的高空变量信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空变量，选择后会在变量权重中增加或去除该变量权重，训练任务会根据您配置的高空变量对模型重新进行训练。 表面变量 设置
部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情，包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型
Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中，选择所需调用的NLP大模型，单
使用盘古大模型服务前，需要进行一系列准备工作，确保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent应
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看模
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看
准备工作 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
针对“零码”开发者（无代码开发经验），平台提供了Prompt智能生成、插件自定义等能力，方便用户快速构建、调优、运行属于自己的大模型应用，仅需几步简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。 对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较
获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图1
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 父主题： 开发盘古NLP大模型
图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于气象类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数，可通过右侧按钮，拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程
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 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 使用“能力调测”功能 调用API接口 “能力调测”功能支持用户直接调用已部署的预置服务，使用步骤如下： 登录ModelArts
小，适当的数据批量大小能够确保训练各个阶段都能充分利用计算资源，提升并行效率。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。要求数据集经过发布操作，发布数据集操作方法请参见发布数据集。 资源配置 计费模式 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。
图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于视频类数据集，可选择的加工算子及参数配置请参见表1。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数，可通过右侧按钮，拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程
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