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在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情
着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性，还可以赋能大语言模型，如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词（Prompt）获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的
分配标注任务时，可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后，可以指定参与标注的人员。 标注任务可选择是否启用标注审核，可设置多人审核，详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式： 选择“可部分审核”：审核人员确认部分数据达到标注要求后，可以一键通过所有的标注。
标注任务可选择是否启用标注审核，可设置多人审核，详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式： 选择“可部分审核”：审核人员确认部分数据达到标注要求后，可以一键通过所有的标注。 选择“全部审核”：审核员在审核一部分数据后，发现标注质量均很高，则可以一键提交剩余待审核数据，默认审核通过，即可完成审核任务。
标注任务可选择是否启用标注审核，可设置多人审核，详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式： 选择“可部分审核”：审核人员确认部分数据达到标注要求后，可以一键通过所有的标注。 选择“全部审核”：审核员在审核一部分数据后，发现标注质量均很高，则可以一键提交剩余待审核数据，默认审核通过，即可完成审核任务。
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。 - 通用文本（/text/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
使用API调用NLP大模型 模型部署成功后，可以通过“文本对话”API调用NLP大模型。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径（URI） 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions
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。 同时，撰写提示词过程中，可以通过设置模型参数来控制模型的生成行为，如调整温度、核采样、最大Token限制等参数。模型
质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置文本类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估
质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置视频类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估
质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置图片类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估
9, "max_tokens": 600 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了，您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于接口，您可以从响应消息部分看到返回参数及参数说明。 父主题： 如何调用REST API
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 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 参数 是否必选 参数类型
单击“日志概览”页签。 可以查看到该次执行的整体情况，包括执行状态、开始/结束时间、运行时长和输入/输出。 单击“节点详情”页签。 可以查看到该次执行的主要组件耗时时长和占比情况，以及该次执行的调用链及其是否成功的状态。 单击调用链中的某个组件（例如插件天气搜索），展开调用链。 可以查看到调用链中该组件的输入和输出。
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 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 参数 是否必选 参数类型
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
缩。 模型部署：平台提供了一键式模型部署功能，用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的
Studio大模型开发平台提供了全面的数据集质量评估工具，能够帮助用户从多个维度检测和优化数据集的质量。平台预设了多种数据类型的基础评估标准，用户可以直接使用这些标准，也可以根据具体的业务需求创建自定义的评估标准。通过这种灵活的配置方式，用户能够根据不同的应用场景和目标，精确地评估和优化数据质量，确
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、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外，该功能还提
始输出，与大模型组件相连的后序组件可以直接引用该输出。 类型 输出参数的类型，当前可选类型只有String。 描述 对于该输出参数的描述。 如下场景时，可以通过配置输出参数来解析大模型组件的输出： 当大模型组件的输出为json格式的数据时，可以通过配置输出参数来解析出json中对
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