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Header”,填写目标凭证名称为X-Auth-Token、源凭证名称为X-Auth-Token,请求头为{"Content-Type":"application/json"},单击“下一步”。 图7 配置插件信息 配置参数信息,如图8。 图8 配置参数信息 配置完成后,单击“确定”,完成多语种翻译插件的创建。
nt-Type”,请求鉴权信息等。 以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type:消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token:用户Token,可选,当使用Token方式认证时,必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。
数据打标 预训练文本分类 针对预训练文本进行内容分类,例如新闻、教育、健康等类别,支持分析语种包括:中文、英文。 通用质量评估 针对文本进行通用质量的评估,例如流畅度、清晰度、丰富度等。 说明: 使用该清洗算子前,请确保有已部署的NLP大模型,具体步骤详见创建NLP大模型部署任务。
、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外,该功能还提供了可视化界面,可额外查看响应时长以及安全护栏拦截次数。 父主题: 调用NLP大模型
编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能,支持接入知识库,还可增加应用的对话体验,详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1:创建应用 创建一个新应用。 步骤2:配置Prompt 在应用中配置大模型所需的Prompt。
应用”页面。 单击“ > 复制ID”,可获取当前应用ID。 单击“ > 删除”,可删除当前应用。 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 Studi
小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产:平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型,所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和
应用介绍 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。
5e-05 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0.067 热身比例(warmup) 0.013 评估和优化模型 模型评估: 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下: 图1 Loss曲线
头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 stream 否 Boolean 是否开启流式调用。 true:开启 false:不开启 说明: 当前Ag
ly Correlation Coefficient)是一个重要的统计指标,用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异,其值范围从-1到+1,值越接近+1表示预报与观测的一致性越好,值为0表示没有相关性,而负值则表示反向相关。
编排与调用应用 应用介绍 编排应用 调用应用 管理应用 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
任务。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 NLP大模型选择建议 选择合适的NLP大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型可处理最
Agent应用实践 低代码构建多语言文本翻译工作流
x输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚(r
应用提示词生成面试题目 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 提示词应用示例
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-Auth-Token,参数值为获取的Token值。 图8 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body
除了用户自行发布的数据集,平台还提供了从AI Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 登录ModelArts Studio大模型开发平
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