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使用推理SDK 安装SDK 使用SDK前，需要安装“huaweicloud-sdk-core”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在
应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅是关于设计和研发提示词，它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交
数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和
单击该节点，按照图10，进行参数配置，再单击“确定”。 图10 配置文本翻译插件参数 配置“大模型”节点。 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面，连接“意图识别”节点和该节点，连接该节点和“结束”节点，单击该节点进行配置。 在“参数配置”中，配置输入、输出参数。 在“模型配置”中，选择已经部署的NLP大模型并进行参数配置，在“提示词配置”中，配置提示词。
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题：
化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。
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：
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
通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV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。
、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。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。
//bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1，一个请求主要由请求URI、请求方法、请求消息头和请求消息体组成。 图1 请求示例图 请求URI 请求URI由如下部分组成： {URI-scheme} :// {Endpoint} / {resource-path}
//盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，取值为cn-southwest-2 } } } } Python import requests import json url = "https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud
繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。 温度 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性，取值范围为0到1之间。
保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 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。
Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例
提示词写作常用方法论 提示词工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧
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准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗图片类数据集、清洗视频类数据集 标注图片、视频类数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可
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、大型语言模型等），可以在保证翻译效率的同时，提升翻译质量，并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。
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）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定
分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述：如图3，文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。该描述不仅可以包含视频中的内容信息，还可以包括视频中的场景、动作、事件或其他细节。这种方式不局限于
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