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模型数据集流程见表2。 表2 盘古预测大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 发布预测类数据集 流通预测类数据集 数据流通是将单个数据集发布为
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型预训练任务 创建NLP大模型预训练任务步骤如下： 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“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
数据工程操作流程见图1、表1。 图1 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 加工数据集 清洗数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标
support. 数据集中的内容不支持，请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常，是否可以访问OBS桶数据。 数据清洗 dataset is not online. 数据清洗使用的数据集未上线，请先执行上线操作。
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API，请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。
编排工作流 Agent平台支持对工作流编排多个节点，以实现复杂业务流程的编排。 工作流包含两种类型： 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景，基于用户对话内容提取关键信息，输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容
方案设计 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
"target":"你好，请问有什么可以帮助你的？"},{"context":"请介绍一下华为云的产品。","target":"华为云提供包括但不限于计算、存储、网络等产品服务。"}] 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。。 多轮问答（人设） jsonl jsonl格式：数组格式，至少由一组问答对
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。
模型数据集流程见表2。 表2 盘古CV大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工图片、视频类数据集 清洗图片、视频类数据集 通过专用的清洗算
型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工文本类数据集 清洗文本类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行
工作流 功能介绍 通过调用创建好的工作流API，输入问题，将得到工作流执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id}
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 >
数据集流程见表2。 表2 盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工气象类数据集 清洗气象类数据集 通过专用的清洗算子对数据进行
础。 数据工程包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，支持将不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式：通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型：文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式：用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据，提升数据获取的灵活性和可扩展性。
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
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。
4096 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 1.0 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题，可以参考解决方案进行优化： 问题一：模型答案没有按照Prompt要求回
1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题，若在评测过程中出现如下问题，可以参考解决： 问题一：JSON字段缺失、JSON字段或值错误。
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