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Code”操作列中可获取APPCode值。 AK/SK认证 AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。
认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见：AK/SK。 添加消息头后的请求如下所示：
问，通常使用Header或Query中的密钥参数（如Token）进行鉴权，适用于需要权限控制的场景，安全性较高。 API Key鉴权：通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限，可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头
登录“我的凭证 > 访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或
Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加密因子，结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥（AK/SK）认证方式进行认证鉴权，即使用Access
token超时（token expires） ，请重新获取token，使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确（AK对应的SK错误，不匹配；AK/SK中多填了空格）。 AK/SK频繁出现鉴权出错，连续错误5次以上，被锁定5分钟（5分钟内，则一直认为其是异常的鉴权请求），5分钟后解锁重新认证。
详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式，包括Token认证和AppCode认证。其中，AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时，原有Token认证无法支持，可通过AppCode认证调用请求。 参考表2填写请求Header参数。 表2 请求Header参数填写说明
你不能xxx”。 规范输出格式 如果需要约束输出格式，可以在提示词里体现。请注意输出格式中的key不要有语义重复，并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。
POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id} Request Header: Content-Type: application/json
、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容，并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 提取JSON文件中的键值对信息。 HTML内容提取
"plugin_configs": [ { "plugin_id": "xxxxxxxxx", "config": { "key": "value" } } ] } 响应示例 提问器节点返回： { "conversation_id":
"plugin_configs": [ { "plugin_id": "xxxxxxxxx", "config": { "key": "value" } } ] } 单击Postman界面“Send”，发送请求。当接口返回状态为200时，表示应用API调用成功，响应示例如下：
在Postman中新建POST请求，并填入调用路径（API请求地址）。 参考图8填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type，参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token，参数值为获取的Token值。 图8 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body
登录环境B的ModelArts Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型”页面，单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面，下载用户证书。 图1 下载用户证书 登录环境A的ModelArts Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型 > 本空间”页面，单击支持导出的模型名称，右上角的“导出模型”。
微调数据清洗： 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略，供您参考： 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据，需要将文件统一转换成纯文本的txt文件，对错误格式数据进行删除。 构建微调数据。生成垂域微调（问答对）数据，将问答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答数据、检
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
标签”。 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，单击“确定”。 按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例 页面将返回至“
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