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如何在工作流中定制逻辑实现特定任务，比如时间格式转换、数组对象的push等 工作流提供了Code代码节点，通过Code代码节点可以在工作流中编写Python代码，根据具体需求定制逻辑以实现特定的任务，如图1所示，具体介绍请参见Code代码。 图1 Code代码节点配置 时间格式转换代码示例：
开发者使用demo应用配置详细说明 spring: application: name: DemoOrgidLogin # 应用名称，用户可自行决定自身应用名 thymeleaf:
局部事件：当打开局部事件时，仅对选中卡片的选中区域实现交互效果；反之，则是对选中卡片的全局产生效果。 显示目标：选择相应卡片，与主体卡片产生联动交互效果。 隐藏目标：选择相应卡片，与主体卡片隐藏交互效果。 弹出：可设置屏幕内卡片的弹出方式。 触发方式：可选值为“点击”。 点击：任意单击卡片即可触发弹出效果。 弹出方式：可选值为“弹窗”“侧边抽屉”。
入框中的，通过语音输入问题。 如果创建Agent时，使用配置变量的方式实现了记忆能力，在使用Agent时会自动识别对话与变量匹配的内容，自动更新变量取值，选择页面右上角的“记忆 > 变量”，可以查看变量使用效果。 如果创建Agent时，开启了“片段记忆”，在使用Agent时会自动
用户多次访问的次数。 使用建议 了解网站或应用页面的访问流量情况，可以通过PV指标来衡量。 对于应用页面的优化，可以通过PV指标来衡量优化效果。 父主题： 指标模板库介绍
入框中的，通过语音输入问题。 如果创建Agent时，使用配置变量的方式实现了记忆能力，在Agent体验时会自动识别对话与变量匹配的内容，自动更新变量取值，选择页面右上角的“记忆 > 变量”，可以查看变量使用效果。 如果创建Agent时开启了“片段记忆”，在Agent体验时会自动识
部署、运维和运营全场景全生命周期管理。 统一的应用基础信息管理，支持开发、部署到运维阶段信息共享和消费，实现全自动化。 面向开发，运维和运营提供集成式工具链和统一作业平台，实现经验和能力的流程内置。 按需灵活组装能力，用户可以根据需求选择不同能力组件，满足差异化需求。 AI原生应用引擎
新词语。 频率惩罚 介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 在右侧“模型效果预览”区域查看效果。 更多操作 模型路由策略创建完成后，可执行如表3所示的操作。 表3 更多操作 操作 说明 修改路由策略 在“我的路由策略”页签的
直接调用预置大模型提供API完成推理过程。 私有模型部署 针对已经微调训练好的模型，如需评测此模型效果，或通过应用调用此模型，则需将模型部署为线上服务。 向量知识库 通过引入多种类型和格式的企业知识，将数据转化为向量，并利用高效的存储和索引方式进行查询，实现基于检索增强的大模型能力。 工作流 任务流程的细化分解是一种
评测模型 平台支持从多个维度对模型的能力、性能进行评估，以保证模型效果，为模型选型提供可靠依据。 约束与限制 仅支持对文本对话类型的模型服务进行评测。 前提条件 评测模型前，请先通过调测/体验模型功能确认模型可用。 创建评测任务 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型评测”，单击“创建评测任务”。
单击“+筛选条件”，添加筛选条件，如图1所示，并单击“保存”，规则如表1所示。也可以在展开页面“未选字段”，单击“+”。 图1 添加筛选条件 表1 筛选条件规则 筛选项 筛选效果简介 is 返回筛选字段内容包含输入的值的记录列表，类似于like查询。 is not 返回筛选字段内容不包含输入的值的记录列表，类似于not
模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务
单击“+筛选条件”，添加筛选条件，如图1所示，并单击“保存”，规则如表1所示。也可以在展开页面“未选字段”，单击“+”。 图1 添加筛选条件 表1 筛选条件规则 筛选项 筛选效果简介 is 返回筛选字段内容包含输入的值的记录列表，类似于like查询。 is not 返回筛选字段内容不包含输入的值的记录列表，类似于not
工具链同步信息接口规格说明 本章节介绍开发中心工具链相关接口规格说明，可以参考对应的接口规格来实现具体的接口，并将接口配置在开发中心工具链集成页面，实现数据同步集成。 同步集成接口规格 参考如下接口规格实现接口并配置工具链同步集成，可以将开发中心中的数据（租户、产品、服务、微服务、版本）以
模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分析结果），可检验模型的准确性、可靠性及反应效果。 清除相应资源 对于不再需要使用的微调任务和模型服务，及时清除相应资源，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云。
推理单元常常被用于解决问题、推理、诊断、规划等任务。它可以帮助计算机系统自动推理出一些结论，从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言
调测/体验模型 通过调测模型，可检验模型的准确性、可靠性及反应效果，发现模型中存在的问题和局限性，确保模型能够在实际应用中正常运行，并且能够准确地预测和处理数据。 支持对我的模型（我部署的、我接入的）、我的路由策略、平台预置的模型以及平台接入的第三方模型进行调测。 前提条件 调测
开发，全流程规范可视，高效异地协作。 将华为面向10亿+移动用户服务能力知识沉淀入平台，实现可靠性、可运维、安全多项公共能力内置。 云原生Ops需围绕服务部署、事件处理、业务连续性流程，实现自动化和智能化运维能力建设支持业务全链路压测演练。 支撑华为内外部业务，构筑统一的SaaS
数据管理中纳管了用户自定义的和平台预置的数据集，用户使用这些数据集进行模型训练、知识库构建等，快速完成平台使用并验证模型训练效果。 模型管理 用户可以自定义创建模型、模型服务及在线测试模型，检验模型的准确性、可靠性及反应效果。 提示语管理 用户自定义创建的、收藏的以及平台预置的提示语模板进行优化和改进。 大模型微调
用到智能应用的竞争力转型。 服务了全球十亿级的并发用户，实现了全球不同区域的数据安全与隐私合规的遵从。 云原生架构实现了99.995%的多Region容灾及业务高可用能力，构建了全流程的DevOps工具链与开发平台。 实现了应用开发的敏捷化、发布的灰度化、以及运营的互联网模式化。
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