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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。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在
用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
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。
用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。
个批次的数据大小。 通常，较大的批量能够使梯度更加稳定，有助于模型的收敛。然而，较大的批量也会占用更多显存，可能导致显存不足，并延长每次训练时间。 单步迭代时处理的数据批量大小 指定每次迭代时处理的数据批量大小。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要：
返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。 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
意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图：当用户请求翻译时，意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”
Agent开发平台的工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。
确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结
表示在模型训练初期，逐步增加学习率到预设值的训练轮次，用于帮助模型在训练初期稳定收敛，避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例，模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念，通
Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 stream 否 Boolean 是否开启流式调用。 true：开启 false：不开启 说明： 当前Agent只支持流式调用，需设置为true。
用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用，促使模型使用更多样化的词汇进行表达。 默认值：0 历史对话保留轮数 选择“文本对话”功能时具备此参数。表示系统能够记忆的历史对话数。 默认值：10 如图1，输入对话，单击“生成”，模型将输出相应的回答。 图1
日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性，保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保
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组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，并促进数据的高效流通与应用。 数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。
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。
ject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 stream 是 Boolean 是否开启流式调用，默认开启。 true：开启 false：不开启 说明： 当前Agent只支持流式调用，需设置为true。
Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
各节点的功能和设计思路： 开始节点：作为工作流的入口，开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本，还是包含翻译请求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。
了解每种计费项的详细信息，请参考计费项。 续费 包周期资源到期后，如果您想继续使用服务，需要在保留期内进行手动续费，否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作，需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息，请参见续费。 欠费 在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定
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