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步骤1：创建工作流 创建一个新的工作流。 步骤2：配置开始节点 设定工作流的起始点。 步骤3：配置大模型节点 将大模型节点加入工作流，用于处理复杂的自然语言理解或生成任务。 步骤4：配置意图识别节点 配置该节点来分析用户输入，识别其意图，以便后续处理。 步骤5：配置提问器节点 配置一个提问器节点
问题。因此，一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下： 在“Prompt builder”模块，可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 示例如图2，您可以依据模板进行填写。
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：
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 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？ 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设？ 如何将本地的数据上传至平台？ 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传？
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：
越高，如0.9，适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 top_p 否 Float
描述，单击“确定”，进入工作流编排页面。 图2 创建工作流 在工作流编排页面，平台已预先编排了开始、大模型与结束节点。 单击节点右上角的，可以对当前节点执行重命名、复制、删除操作。开始和结束节点为必选节点，无法删除。 图3 节点的重命名、复制、删除操作 配置“开始”节点。单击“开
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用文本对话（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [
、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便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基础，为大模型提供了必要的
插件参数配置说明 参数类型 参数名称 参数说明 请求参数 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 参数的描述，长度为1 ~ 200个字符，参数描述会作为大模型解析参数含义的依据。 参数类型 该参数值的数据类型，当前支持三种类型。
要让模型按照特定风格回复，可以提供领域和角色信息（如目标受众或特定场景），帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中，明确描述回复风格的要求。例如，若希望模型回答更精炼，可以提示： 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中
发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式。平台配备数据工程、模型开发、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
在评测任务列表中，任务创建者可以对任务进行克隆（复制评测任务）、启动（重启评测任务）和删除操作。 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“模型开发 > 模型评测”，可进行如下操作： 克隆。单击操作列的“ 克隆”，可以复制当前评测任务。
况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。
的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见CV大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练
评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果
型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见科学计算大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训
的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见预测大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练
提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 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
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