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组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。 工作流方式主要面向
在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程
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
准备工作 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
默认格式：数据工程功能支持的原始格式。 盘古格式：使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。 如果使用该数据集训练盘古大模型，请将发布格式配置为盘古格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程
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
默认格式：数据工程功能支持的原始格式。 盘古格式：使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。 如果使用该数据集训练盘古大模型，请将选择格式配置为盘古格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程
自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前其他类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通
时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前预测类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通
气象数据”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前气象类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通
仅视频”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前视频类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通
决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，页面将返回“
删除应用属于高危操作，删除前，请确保该应用不再使用。 导出、导入应用 平台支持导出和导入应用。导出应用时，将同步导出应用关联的插件和工作流等配置。 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。
理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 自定义插件：为了满足更个性化的需求，平台允许开发者创建自定义插件，支持将API通过配置方式快速创建为插件，并供Agent调用。这样，开发者可以根据特定需求为应用增加专属功能。 父主题： 创建与管理插件
一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以
选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程
集可见性，单击“下一步”。 如果评测盘古大模型， 需要在流通数据集时，将数据集格式发布为“盘古格式”。 选择“资源配置”，并单击“确定”。待任务状态为“运行成功”后，单击“启动”，生成“发布数据集”。 父主题： 评测NLP大模型
在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的文本类数据集 如果在创建文本类数据集标注任务时启用了标注审核功能，则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。
orization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见：AK/SK。 添加消息头后的请求如下所示： POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/deployments/{deployme
图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工
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