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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 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。
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
进入“清洗步骤编排”页面。对于视频类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
设的分类标签，能够灵活地记录视频中一些更复杂的内容。 图3 文本描述示例-视频片段描述 单击“下一步”，参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时，默认管理员单人标注。 启用时，可以指定参与标注的人员及标注数量。
进入“清洗步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
删除应用属于高危操作，删除前，请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时，将同步导出工作流关联的插件等配置。 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。
进入“清洗步骤编排”页面。对于文本类数据集，可选择的清洗算子请参见文本类清洗算子能力清单。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
进入“清洗步骤编排”页面。对于图片类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创
最大值：不同模型支持的token长度，请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值：默认部署时token长度最大值，请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本单位。t
01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导，您将快速熟悉平台的核心
查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 创建失败 训练任务创建失败。 训练失败 模型训练过
应。 使用该鉴权方式前，请确保有已部署的大模型。 获取APPCode步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 应用接入”，单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中，选择已部署好的大模型，单击“确定”。 在“应用接入”列表的“APP
查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 创建失败 训练任务创建失败。 训练失败 模型训练过
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页
以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格：不同规格的模型支持的长度不同，若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限，建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量：请检查训练数据中是否存在
查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 创建失败 训练任务创建失败。 训练失败 模型训练过
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。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 表1 预测大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-Predict-Table-Cla-2
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大Token长度，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 此外，不同类型的NLP大模型在训练过程中，读取中
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