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调试应用的步骤如下: 在页面右上角单击,参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型,不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署,步骤请参见创建NLP大模型部署任务。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输
请求Header参数(APPCode认证) 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Apig-AppCode 是 String APPCode值。 用于获取操作API的权限。AppCode认证响应消息头中X-Apig-AppCode的值即为APPCode。 Content-Type 是 String
在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。
adamw是一种改进的Adam优化器,增加了权重衰减机制,有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”,则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”,则需选择导入的数据集。 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
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署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
部署CV大模型 创建CV大模型部署任务 查看CV大模型部署任务详情 管理CV大模型部署任务 父主题: 开发盘古CV大模型
部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题: 开发盘古预测大模型
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
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
API NLP大模型 科学计算大模型 Agent开发 Token计算器
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
Agent开发 应用 工作流 父主题: API
部署专业大模型 创建专业大模型部署任务 查看专业大模型部署任务详情 管理专业大模型部署任务 父主题: 开发盘古专业大模型
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题: 开发盘古科学计算大模型
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
NLP大模型 文本对话 父主题: API
务。 步骤4:配置意图识别节点 配置该节点来分析用户输入,识别其意图,以便后续处理。 步骤5:配置提问器节点 配置一个提问器节点,用于向用户或系统提出问题,获取所需信息。 步骤6:配置插件节点 将外部API等集成到工作流中,以扩展功能或调用外部接口。 步骤7:配置判断节点 设置条
科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题: API
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果