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使用盘古大模型服务前，需要进行一系列准备工作，确保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent应
用于代表用户的唯一标识符，字符串长度最大64，最小1。 stream 否 boolean 流式开关。 默认值为false，如果开启流式，请赋值true，同时n参数只能设置为1。开启流式开关后，API会在生成文本的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。
IAM权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户（子用户）没有任何权限，需要将其加入用户组，并对用户组授权，才能使得用户组中的用户获得对应的权限。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 服务使用OBS存储训练数据和评估数据，如果需要对OBS的访问权限进行细粒度的控制。可以在盘古服务的委托中增加Pangu
填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 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，可获取模型的部署ID。 图3 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
}}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手，需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时，可以通过批量替换{{location}}的值，来获得模型回答，提升评测效率。
清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。
择标注项，可开启“AI预标注”功能，单击“下一步”。 图1 选择标注数据集 在“创建标注任务”页面，可配置标注分配、标注审核和标注任务的基本信息，单击“完成创建”。 图2 配置标注分配、标注审核、基本信息 当标注任务状态为“已创建”时，在操作列单击“上线”按钮。 进入“数据标注 >
数据集中的内容不支持，请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常，是否可以访问OBS桶数据。 数据加工 The task operator not exist. 执行数据加工使用的算子出现异常，请联系服务技术支持解决。
管理工作流 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“工作流”页签中，鼠标右键单击工作流，进行工作流的复制、复制ID、删除。 父主题： 创建与管理工作流
统计模型调用信息 针对调用的大模型，平台提供了统一的管理功能。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧导航栏“调用统计”，选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型，可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调
参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。 步骤8：部署NLP大模型 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击“创建部署”。 在“创建部署”页面，选择“盘古大模型 > NLP大模型”，单击“从资产选模型”，选择步骤7：压缩NLP大模型步骤中压缩后的模型。 选择部署方式“
rompt配置，直接接受用户原始输入，并输出大模型执行后的原始输出，该组件的配置详见配置大模型组件。 用户可根据需求配置所需组件，并连接其他组件。除开始、结束和大模型组件外，平台提供了意图识别、提问器、插件、判断、代码组件，配置详见配置意图识别组件、配置提问器组件、配置插件组件、配置判断组件、配置代码组件。
管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型
Studio大模型开发平台提供多种高效灵活的数据接入方式，支持本地上传、通过OBS服务将数据导入平台。平台支持的多种数据类型包括文本、图片、视频等，能够满足不同行业和业务需求的多样化数据接入方式。用户还可以根据业务需求上传自定义格式的数据，极大地提升了数据获取的灵活性和可扩展性。通过这一功能，用户能够方便快捷地将
言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型（NLP大模型、科学计算大模型）在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 盘古仅提供技术能力，不对最终生成的内容负责，建议用户在使用服务的过程中，对模型生成的内容进行适当的审核和过滤，以保证内容的安全性。
产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
获取文本类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告，帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
s Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数
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