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参数解释： 模型服务调用唯一id字段。平台定义了4种模型服务： 1.平台预置模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择”资产中心“，选择“大模型”页签，单击模型卡片进入模型详情页面，查看模型服务调用ID。 2.租户部署模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 >
自接入的模型在模型调测的时候报错是什么原因？ 接入第三方模型服务时，填写的模型名称必须为该模型的模型ID/模型编码（登录第三方模型厂商官网查看），例如：Baichuan4、deepseek-chat、glm-4-air，如图1所示，否则会导致模型不可用。 图1 接入模型服务 父主题：
我接入的模型需要满足什么要求才能在创建Agent时作为思考模型？ 模型本身支持FunctionCall。 接入的模型需要符合OpenAI接口规范且具体请参见模型API接入接口规范。 流式返回的工具调用信息必须在一条消息内，不能分拆返回。 接入模型服务时 ，在模型服务描述中填写：S
基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对微调数据集进行数据标注 创建模型微调任务 父主题： 管理模型
平台有没有预置模型？ 平台预置的开源模型chatglm3-6b 平台预置开源模型chatglm3-6b，并提供对应的模型服务API，但是该模型能力有限，只能作为问答模型，不能作为思考模型。首次使用该模型服务API需要订购免费的“ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用”资源
创建微调数据集 对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，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。
应用指标摸板库生成指标运行失败 问题描述 应用指标摸板库生成指标时，提示运行失败。 处理方法 检查选择的数据源和应用的模型是否匹配。模型对选择的数据是有要求的，数据源和模型之间不匹配，将导致指标运行失败。 父主题： 运营中心
load错误提示，如下图 可能原因 日志中提示加载模型失败，可能是因为容器在启动时加载模型失败。 解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”，重启judge，重新启动容器后观察是否恢复正常。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
数据标注是将微调数据集中的某些元素进行标记或分类，以便模型可以更好地理解和使用这些数据。例如，在自动驾驶的应用中，云数据可以被标注为包含建筑物、其他小物体、交通工具等信息，以便模型可以识别和理解这些对象。在辅助数据标注的方法中，通过训练模型，可以实现标注结果，从而提高数据的质量和准确性。
布数据模型。 下线数据模型 当指定数据模型为“已发布”状态时，单击操作列“下线”，可以下线数据模型。 修改数据模型 当指定数据模型为“草稿”或“已下线”状态时，单击“修改”，可以修改数据模型信息。 删除数据模型 当指定数据模型为“草稿”状态时，单击“删除”，可以删除数据模型。 说明：
执行动作。 下载工具 在工具列表中，选择操作列的“更多 > 下载”，下载工具的json格式文件。 导入更新工具 在工具列表中，选择操作列的“更多 > 导入更新”，以导入json格式API文件的方式更新工具。 编辑工具 在工具列表中，单击操作列的“修改”，支持编辑工具的名称、描述、图标、协议、基准URL以及验证方式。
在AI原生应用引擎左侧导航栏选择“凭证管理 > 模型鉴权设置”。 在“模型供应商列表”页面，单击模型供应商卡片上“设置鉴权”，针对不同的模型服务设置相应鉴权信息。 具体鉴权信息需根据界面提示前往模型供应商官网进行申请。 父主题： 管理模型
一站式创建Agent时如何取消选择默认模型，更换为其他模型 单击已选择的模型名称，在弹出框中单击模型名称后面的，取消选择当前模型，在下拉框中重新勾选其他模型即可。 父主题： AI原生应用引擎
收藏预置微调数据集 支持将平台预置微调数据集进行收藏，收藏后可便捷地在模型微调任务中使用。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 收藏预置微调数据集 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面，选择“数据集”页签。
大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":
通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 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
AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎
per 无模型阈值上限 0-100000000 默认值100000000 无模型时配置的阈值上限（固定阈值线）。 对于新增的接口，因为没有历史数据，无法训练出该接口的模型，此时可以配置合适的值用来监控此类接口。 no_model_threshold_lower 无模型阈值下限 0-100000000
遇到了一些故障问题，暂时无法为您提供服务” 问题现象 图1 Agent报错 解决方法 检查创建Agent时选择的模型是否为模型服务商API，使用模型服务商API时，需要配置模型服务鉴权，新开的租户没有配置模型鉴权，具体操作请参见如何对模型供应商提供的模型服务设置鉴权。 父主题： AI原生应用引擎
模型微调任务一直在等待中是什么原因？ 模型微调任务一直在“等待中”状态，表示当前平台资源规格紧张，任务需要进行排队，请耐心等待。 父主题： AI原生应用引擎
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