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统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理，可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
WORKFLOW_STARTED，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 MESSAGE，消息节点，表示工作流执行过程中流式返回的消息。 WORKFLOW_NODE_MESSAGE，节点调试信息，当debug开启时可以看到各个节点响应。 WORKFLOW_FINISHED，全量响应节点，表示最终模型回复的全量信息。
1个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作
可修改当前空间的名称与描述。 可查看当前空间的创建时间。 单击右上角“删除”，可删除当前空间。 删除空间属于高危操作，删除前请确保当前空间不再进行使用。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型： start，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 message，消息节点，表示模型返回的消息。 plugin_start，插件调用请求节点，表示调用插件的请求信息。
购买一只给宝贝一个最温暖的拥抱吧！"} 数据量级要求：本场景使用了5000条数据进行微调。 说明：类似场景需要的微调数据量视具体情况而定。从经验上来说，如果实际场景相对单一，比如只需要构建短视频口播文案生成的场景，则使用5000条数据即可；如果场景中涵盖多个细分场景，比如短视频口
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“NLP大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。
过在画布上对组件进行“拖拉拽”即可搭建出任务流程，场景的组件包括LLM节点、Code节点、Branch节点等，优点是可扩展能力强，用户适当使用低码开发，缺点是对话交互智能度不高，复杂场景下分支多，难以维护。 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
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