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使用API调用NLP大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后，可以使用“文本对话”API实现模型调用。 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
如果在创建视频类数据集标注任务时启用了标注审核功能，则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核视频类数据集标注结果的步骤如下：
"temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上，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
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 参数 是否必选 参数类型
查看数据集基本信息。在“基本信息”页签，可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签，可以查看数据内容，单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”页签，可以查看当前数据集所经历的完整操作，如加工、标注等。 查看操作记录。在“操作记录”页签，可以查看当前数
如果在创建图片类数据集标注任务时启用了标注审核功能，则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员，则审核人员可以审核数据集，管理员（主账号）可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核视频类数据集标注结果的步骤如下：
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
T4压缩策略，可在选择模型后，根据页面展示的策略进行选择。 INT8：该压缩策略将模型参数压缩至8位字节，可以有效降低推理显存占用。 INT4：该压缩策略与INT8相比，可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后，可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 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。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署
调用工作流 工作流试运行成功后，可以使用API调用该工作流。 获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 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“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 >
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 参数 是否必选 参数类型
简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。 对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个节点，包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 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
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
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS（对象存储服务），然后通过平台提供的“数据导入”功能，将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下： 上传数据至OBS：将本地数据上传至OBS服务，请详见通过控制台快速使用OBS。
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
包年/包月计费模式：包年/包月的计费模式是一种预付费方式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。 父主题： 计费FAQ
任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
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