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使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用
surface_features:地表特征变量列表,例如气压(P)、温度(T)、风速(U、V)。 upper_air_layers:高空气压层列表,例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features:高空特征变量列表,例如湿度(Q)、温度(T)、风速(U、V)、高度(Z)。
'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。 'subset': 'train', 'duration': 1660.3, // 视频总时长 seconds。
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能,支持接入知识库,还可增加应用的对话体验,详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1:创建应用 创建一个新应用。 步骤2:配置Prompt 在应用中配置大模型所需的Prompt。
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践
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日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检
由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 获取user name、domain name、project id
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插件介绍 在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模
gion;专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区(AZ,Availability Zone) 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集
y,Day选择16。 Time选择00:00、06:00、12:00、18:00。 Geographical area选择Whole available region。 Format选择NetCDF(experimental)。 数据准备好后,单击“Submit Form”,基于
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 标注文本类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建文本类数据集标注任务步骤如下: 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“数据工程
state String 任务状态。 RUNNING:表示任务运行中。 PENDING:表示任务等待中。 SUCCEEDED:表示任务运行成功。 FAILED:表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto