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该模型属于物体检测模型，旨在识别图像中的所有感兴趣目标，定位其位置并确定其类别。适用于各种任务，如：积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。
消息组件异步执行失败。 请联系客服解决。 意图识别节点 101098 意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。
台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面，填写应用名称与应用描述，单击页面左下角的图片可修改应用图标，单击“确定”，进入应用编排页面。 图1 应用编排页面 步骤2：配置Prompt 创建应用后，需要撰写提示词（Prompt），为
门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数
需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题答案”，“生成”一词不是很恰当，模型会引入一些外部知识。
止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建科学计算大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下：
停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建预测大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下：
停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建专业大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下：
止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建NLP大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下：
停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建CV大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下：
油气行业：进行地质分层，例如基于地质数据，对不同地层进行分类，识别储层和非储层，提高勘探和开发效率。进行岩性识别，例如对不同岩石类型进行分类，帮助识别岩石的性质和特征，指导钻井和开采。进行流体识别，例如根据测井数据，识别储层中的油、气、水等流体类型。 2024年12月发布的版本，支
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。
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。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添加准确的标签，确保模
起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
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义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置，用户可以轻松创建Agent应用，快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能，支持用户存储和
Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。
作流。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括：大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点。 优点：高度可扩展，支持低代码开发。 缺点：对话交互的智能度较低，复杂场景下流程分支较多，维护难度较大。
起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
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