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工作流”页面，单击所需工作流的“ > 调用路径”。 图1 获取工作流调用路径-1 在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API
管理工作流 Agent开发平台支持对工作流执行复制、获取工作流ID、删除、导入、导出操作。 获取工作流ID、删除工作流 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
图1 获取应用调用路径-1 在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Tok
能和复杂任务处理能力，使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调用它们，从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处
ModelArts Studio开发平台提供了全面的数据工程功能。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节，帮助用户高效构建高质量的训练数据集，推动AI应用的成功落地。具体功能如下： 数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平
优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题
置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 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
的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。
URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Tok
URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Tok
oken时会受到一定的惩罚。当frequency_penalty的值为正数时，模型会更倾向于生成出现频率较低的Token，即模型会更倾向于使用不常见的词汇。最小值：-2，最大值：2 最小值：-2 最大值：2 缺省值：0 （表示该参数未生效） moderation_config 否
在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain
存，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为华为账号，将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户，获取IAM用户的Token。 获取Token方法： Token可通过调用“获取Token”接口获取，接口调用示例如下： 伪码 POST https://iam.cn-southwest-2
单击所需知识库，进入详情页面。 新增知识库中知识文档。单击右上角“继续上传”，可上传本地文档至当前知识库。 删除知识库中知识文档。在“知识文档”中单击操作列“删除”可删除当前知识文档。 获取知识库ID、删除知识库 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在
训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 训练数据一般可通过公开数据集获取，例如ERA5。ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的全球气候的第五代大气再分析数据集，它覆盖从1940年1月至今的时间段，提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导：https://confluence
resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。 获取请求URI的步骤详见请求URI，示例如下： https://{endpoint}/v
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。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的
结果不完整，出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。
解决方法：参考创建多语言文本翻译插件，重新获取Token并进行试运行。 问题二：文本翻译失败，如图2，工作流不输出翻译后的内容，始终处于提问状态。 图2 文本翻译失效 可能原因：如图3，提问器节点的Prompt指令配置有误，指令中的参数与节点配置的输出参数不对应。 图3 提问器节点配置错误示例
NLP大模型 训练损失值 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。
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