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通过平台提供的自动化加工功能，用户可以高效完成大规模数据的预处理工作，减少人工干预，提升数据处理的一致性和效率，确保整个数据工程流程的顺畅运行。 总体而言，数据加工不仅提升了数据处理的效率，还可通过优化数据质量和针对性处理，支持高效的模型训练。通过数据加工，用户能够快速构建高质量的数据集，推动大模型的成功开发。
详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 创建失败 训练任务创建失败。 训练失败 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。
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能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如
答案，展示在前端界面。 在该框架中，query改写模块、中控模块和问答模块由大模型具体实现，因此涉及到大模型的训练、优化、部署与调用等流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现，也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Search来搭建，也
详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 创建失败 训练任务创建失败。 训练失败 模型训练过程中出现了非预期的异常情况，需查看日志定位训练异常原因。
模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务，或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 单击“下一步”，在“参数信息”页面，参照表2完成参数配置。 表2 插件参数配置说明
自主调节，提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友们，快来选购这款轻便折叠户外椅，让你的户外生活更加舒适、随心随行！赶快单击下方链接，实现你的户外梦想！"} {"context":"产品：毛绒玩具\n特点：柔软可爱，陪伴成长，给孩子无限温暖的拥抱。\n请根据以上的内容和要求扩写一篇带货口播文案，注意：1
当前Agent只支持流式调用，需设置为true。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 query 是 String 用户问题，作为运行Agent的输入。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型
发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型，程序员可以更加专注于创新和设计，而无需过多关注繁琐的编码
单击右上角“订阅数据”，在“从AI Gallery订阅”页面选择需订阅的数据资产，单击“下一步”。 填写资产名称与资产描述后，单击“确定”实现数据资产的订阅。 数据资产列表页将显示订阅数据资产的状态： 如果状态为“订阅中”，表示该资产正从AI Gallery同步中，请耐心等待。
使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本，它的损失会增加，从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明
由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引
-Apig-AppCode（参数值为“APPCode”值），而不需要对请求内容签名，API网关也仅校验APPCode，不校验请求签名，从而实现快速响应。 使用该鉴权方式前，请确保有已部署的大模型。 获取APPCode步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。
LoRA微调：适用于数据量较小、侧重通用任务的情境。LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法通过调整模型的少量参数，以低资源实现较优结果，适合聚焦于领域通用任务或小样本数据情境。例如，在针对通用客服问答的场景中，样本量少且任务场景广泛，选择LoRA微调既能节省资源，又能获得较好的效果。
SP：1层：海表面气压 (Pa) 表面静态量 表面静态量默认支持地形高度、LAND_MASK、SOIL_TYPE，用于初始化模型状态和在模型运行过程中提供必要的地表特性信息，暂时不支持添加和去除。 其中，LAND_MASK是一个二维数组，通常用于表示模型网格中每个单元格是否是陆地。
辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作，并对提示词进行保存和管理。 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。 开发盘古大模型Agent应用
选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调：在模型进行有监督微调时，对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型， 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。
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