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调用工作流 工作流试运行成功后，可以使用API调用该工作流。 获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 >
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，完成创建CV大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时，表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间，请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页，查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。
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HttpConfig这个类在sdk-core包里面找不到，造成原因为用户使用的sdk版本太老导致，建议使用最新版本的华为云java sdk，运行代码再具体定位。 java.lang.NoSuchFieldError: ALLOW_LEADING_DECIMAL_POINT_FOR_NUMBERS
在页面右上角单击，参考图5配置大模型参数。 图5 大模型配置 在“预览调试”的左下角，选择开启“代码解释器”。 在“预览调试”的下方文本框中输入对话，例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”，应用将根据对话生成相应的回答。 图6 预览调试结果
来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件
围为0.1到1之间。 在“预览调试”的左下角，选择是否开启“代码解释器”。 如果开启，应用将支持生成并运行Python代码来解决用户数据处理和分析、数据可视化、数学计算等方面的需求。 如果关闭，应用将不具备生成、运行代码的能力。 在右侧“预览调试”的文本框中输入对话，应用将根据对话生成相应的回答。
欠费说明 在使用云服务时，如果账户的可用额度低于待结算账单金额，即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行，因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的，当余额不足以支付当前费用时，账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源，因此无
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 > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。 { "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类"
Agent开发平台的工作流由多个节点构成，节点是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。
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型，程序员可以更加专注于创新和设计，而无需过多关注繁琐的编码工作。它不仅提升了代码的质量和稳定性，还缩短了开发周期，加速了产品的迭代和发布。 政务 通过CV大模型结合无代码/低代码AI开发
若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，如果无需使用数据合成与数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。
若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。
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若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程
Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 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CV大模型支持的具体操作：
预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 自定义插件：为了满足更个
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