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"start_time": 1734337068533, "end_time": 1734337082545 } 父主题： 编排与调用工作流
复制ID”，可获取当前知识库ID。 单击“ > 删除”，可删除当前知识库。 删除应用属于高危操作，删除前，请确保该知识库不再使用。 父主题： 创建与管理知识库
上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试，以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配，最终输出与查询相关的信息，并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下： 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。
取得较好的效果，但对于规则越复杂的任务，越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt，是与大模型进行交互的输入，可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。 提示词要素 指令：要求模型执行的具体任务或回答的问题。如：“写一
件在平台中已存在，勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”，导入成功的工作流将在“工作台 > 工作流”页面中展示。 父主题： 编排与调用工作流
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 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。
为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、
创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
个工作空间。每个工作空间都是完全独立的，确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响，从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间，实现资源的有序管理与优化配置，确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理，平台还提供了多种角色权限体系。用户可
的精细化管理与有序调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。 此外，平台配备了完善的角色权限体系，覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置，每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能，从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题：
当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量：
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义等功能，帮助用户在无需编写代码
最大值：不同模型支持的token长度，请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值：默认部署时token长度最大值，请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本单位。
型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数
型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数
人工标注与AI预标注两种形式。 其中，图片Caption、视频Caption标注项支持AI预标注功能。 通过数据加工操作，平台能够有效清理噪声数据、标准化数据格式，提升数据集的整体质量。 数据发布：平台提供了数据评估、数据配比、数据流通的发布操作，旨在通过数据质量评估与合理的比例
行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。
发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或者可以说明已有的信息是什么领域的信息，比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。
度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 表1 API清单 API 功能 操作指导 NLP大模型-文本对话 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址，通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
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