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虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻译API、大型语言
符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 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。
模型。 已部署服务:选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。 外部服务:通过API的方式接入外部模型进行评测。选择外部服务时,需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
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服,可以处理更多的客户咨询,且响应速度快;降低运营成本:企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求;个性
步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中,需要调用华为云文本翻译服务API,调用前需获取文本翻译服务的Token,获取Token步骤如下: 使用IAM账号进入API 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)”。
高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能,以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品,方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。 支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台
行业经验,并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根
oud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例
在构建和运行多语言文本翻译工作流时,可能会遇到的常见典型问题如下: 问题一:文本翻译插件运行失败,报错信息如图1。 图1 文本翻译插件运行失败 可能原因:调用文本翻译API的Token错误或失效。 解决方法:参考创建多语言文本翻译插件,重新获取Token并进行试运行。 问题二:文本翻译失败,如图2,工作流不输出翻译后的内容,始终处于提问状态。
间以原到期时间为准,需支付从进入保留期开始至续费时的费用。 账户欠费后,部分操作将受限,建议您尽快续费。具体受限操作如下: 按需方式的API接口不可调用。 无法开通服务。
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
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