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获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入工作流的调用路径，详见获取调用路径。 填写请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-A
要填写外部模型的接口名称、接口地址、请求体、响应体等信息。 请求体支持openai、tgi、自定义三种格式。openai格式即是由OpenAI公司开发并标准化的一种大模型请求格式；tgi格式即是Hugging Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonp
Explorer服务，在左上角选择“统一身份认证服务”，单击“Token管理 > 获取IAM用户Token（使用密码）”。 如图2，配置请求体参数。 图2 配置请求体参数 其中，domain_id、domain_name、project_id、project_name获取方式如下： 登录管理控制台。
获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入调用路径（API请求地址）。 参考图8填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
是普通对话文本，还是包含翻译请求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图：包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
模型开发-模型最小训练单元 不同模型的最小训练单元有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 模型开发-NLP大模型请求的最大Token数 不同系列的NLP大模型支持请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。
翻译”，此时工作流将运行“提问器”节点分支，并依次运行后序节点，最终输出翻译后的内容。 图1 试运行工作流-1 其他意图：用户其他的请求（除翻译请求外）将执行大模型节点分支，并根据用户的提问进行回答。 如图2，当用户输入对话类问题时（如“你好”），“意图识别”节点对用户的意图分类
获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图1
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置
获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入应用的调用路径，详见获取调用路径。 填写请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-A
都能根据输入需求灵活调整，生成符合预期的高质量内容。 推理速度快 盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法，显著提升了推理速度。在处理请求时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中，如
提供大模型额外的提示信息，用于更准确的提取参数，例如指定被提取参数的格式要求。 深度定制 示例配置 用户配置的示例内容，配置后会在大模型的请求中添加“#示例 {{用户配置的内容}}”。 输入改写 日期时间改写 开启后，用户问题涉及日历、日期及时间相关内容时，系统将进行运算，补充具体时间点，以便大模型更准确的理解。
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