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请求体参数配置完成后,单击“调试”,在响应结果中单击“响应头”,其中,X-Subject-Token参数的值为获取到的Token,如图4。 图4 获取Token值 获取的文本翻译API调用地址。华北-北京四区域的调用地址的格式如下: https://nlp-ext.cn-north-4.myhuaweicloud
用户问题,作为运行Agent的输入。 响应参数 流式(Header中的stream参数为true) 状态码: 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来,
创建好Agent应用后,可以调用该API,传入问题,执行Agent应用,得到Agent执行的结果。 应用 Agent开发-工作流 创建好工作流后,可以调用该API,传入问题,执行工作流,得到工作流执行的结果。 工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。T
本节介绍盘古大模型服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。
供功能强大的插件配置,让Agent能力更强,更专业。 统一管,资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理,可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵
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义等功能,帮助用户在无需编写代码的情况下,
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 > 工作流”页面,单击所需工作流的“ > 调用路径”。 图1
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
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AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者(无代码开发经验),
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。
其中,各参数介绍如下: 变量取值:输入参数的各个变量取值。取值可以是数据集中的字段变量,也可以自定义变量值。 保存至任务输出参数(可选):该参数为输出的结果。由于输出结果为问答对形式,因此生成的问题必须选择context参数,回答必须选择target参数。 模型选择:选择平台预置的大模型,用于指令合成。
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。
数据发布功能通过数据评估和配比,确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比,帮助用户按特定比例组合多个数
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。