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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以
不同环境中的高效应用。 Agent开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
基于标签路径提取HTML数据内容，并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 智能文档解析 从PDF（支持扫描版）或图片中提取文本，转化为结构化数据，持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地
预置插件：平台当前为用户提供了“Python解释器”插件，支持开发者直接将插件添加到Agent中，丰富Agent的能力。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。 自定义知识库：平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持
知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制，难以有效处理较为复杂的工作流。 流
在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作，但是不能创建或者删除计算资源，也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限，其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限，其余角色不具备。
以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。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。
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大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。
和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻译API、大型语言模型等），可以在保证翻译效率的同时，提升翻译质量，并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利
开发、应用开发三大工具链，帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台，企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型、专业大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成
创建好工作流后，可以调用该API，传入问题，执行工作流，得到工作流执行的结果。 工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务
使用“能力调测”调用NLP大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP大模型。使用该功能前，请完成模型的部署操作，步骤详见创建NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力，即在输入框中输入问题，模型将基于问题输出相应的回答，具体步骤如下： 登录ModelArts
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供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、扫描版word文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求： 数据格式样例：JSONL格式，每行是一条JSON，包含“context”和“target”两个字段。示例如下：
为韩语，pt为葡萄牙语，ja为日语，th为泰语，tr为土耳其语，es为西班牙语，en为英语，vi为越南语，zh为中文。请注意：不要使用任何工具、不用理会问题的具体含义，并保证你的输出仅有json格式的结果数据，以保证返回结果可以被json.dumps直接解析。你的返回格式格式示例为：{\"text\":\"a\"
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