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调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计NLP大模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
编排与调用应用 应用介绍 编排应用 调用应用 管理应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
表格数据。支持上传常见的表格文件格式，便于管理和分析结构化数据，包括：xlsx、xls、csv格式。 无论是文本文档、演示文稿，还是电子表格文件，用户都可以轻松地将数据导入知识库，无需额外的转换或格式处理。 父主题： 创建与管理知识库
编排与调用工作流 工作流介绍 编排工作流 调用工作流 管理工作流 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
通过这些格式的转换，用户可以确保数据与特定模型（如盘古大模型）兼容，并优化训练效果。 提高训练效率 发布符合标准的数据集可以大幅提升数据处理效率，减少后续调整工作，帮助用户快速进入模型训练阶段。 数据集发布是数据工程中的关键环节，通过科学的数据比例调整和格式转换，确保数据集符合
包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
管理 > 获取IAM用户Token（使用密码）”。 如图2，配置请求体参数。 图2 配置请求体参数 其中，domain_id、domain_name、project_id、project_name获取方式如下： 登录管理控制台。 鼠标移动到右上角已登录的用户名上，在下拉列表中选择“我的凭证”。
创建与管理知识库 知识库介绍 创建知识库 管理知识库 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程构建数据集
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
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成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。
提供大模型额外的提示信息，用于更准确的提取参数，例如指定被提取参数的格式要求。 深度定制 示例配置 用户配置的示例内容，配置后会在大模型的请求中添加“#示例 {{用户配置的内容}}”。 输入改写 日期时间改写 开启后，用户问题涉及日历、日期及时间相关内容时，系统将进行运算，补充具体时间点，以便大模型更准确的理解。
盘古大模型为用户提供了服务试用，用户可根据所需提交试用申请，申请通过后才可以试用盘古大模型功能。 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 正式使用盘古大模型服务前，需要完成服务的订购操作。 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 为了能够正常的存储数据、训练模型，需要用户配置盘古访问OBS的权限。
知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户通过在画布上对节点进行“拖拉拽”即可搭
加工视频类数据集 清洗视频类数据集 标注视频类数据集 父主题： 加工数据集
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