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值会在大模型解析时被使用。 响应参数 单击“添加参数”，可以添加多个响应参数。 表4 响应参数信息 参数名称 说明 参数名称 参数的名称，长度为1 ~ 50个字符，参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。 参数描述 参数的名称，长度为1 ~ 200个字符，参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
API NLP大模型 科学计算大模型 Token计算器
准备工作 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
配置OBS访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
基础知识 大模型开发基本流程介绍 大模型开发基本概念
具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
数据资产：数据资产是指用户在平台上发布的所有数据集。这些数据集会被存储在数据资产中，用户可以随时查看数据集的详细信息，如数据格式、大小、配比比例等，同时平台会自动记录每个数据集的操作历史，例如创建、发布及上线等过程。为了进一步简化管理，平台还支持数据集的删除功能，使用户能够对数据集进行灵活管理和调整。在模型训
Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平
”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期
模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格
Request 非法请求。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 401 Unauthorized 在客户端提供认证信息后，返回该状态码，表明服务端指出客户端所提供的认证信息不正确或非法。 402 Payment Required 保留请求。 403 Forbidden 请求被拒绝访问。
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，然后利用大模型（如盘古提供的任意规格的基础功能模型）采用s
耗量计费，系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套 预付费，按照订单的购买周期结算 3个月、1年 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费
提示词写作实践 提示词工程介绍 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，例如，对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”，响应消息体中查找“name”为“cn-north-4
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人
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