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装，具体操作请参见查看插件详情或下载插件。 开发代码 开发代码是开发人员使用编程语言编写程序的过程，包括设计、编写、测试和维护程序的过程。在代码开发过程中，开发人员需要根据需求分析和设计文档，使用编程语言和开发工具编写程序代码，然后进行测试和调试，最终交付给用户使用。代码开发是产
创建微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。
创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。
保障AI原生应用安全可信。 高可用 高可用能力内置，使得应用可用度原生99.99%。 基于NUWA微服务开发框架，预集成构建云服务业务分布式架构所需的各个组件及高可用能力，实现开箱即用。 提供业务运行时管理，支持业务优雅启停、启动加速、在线诊断等能力。 提供流量控制、资源动态伸缩、容错容灾等能力，使能业务具备韧性。
需求和业务规划，制定版本计划，跟踪交付任务，跟踪发布上线。 需求管理 需求管理流程覆盖需求的收集、分析、评审、排序、分发、实现、验证、确认的全过程。 代码管理 提供分布式代码管理和协同开发能力，包括代码托管、代码检查、代码审核、代码追溯、持续集成等功能。 流水线管理 将产品需求纳入流水线进行需求设计、开发、
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大长度。
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大token数。
对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 简
并利用高效的存储和索引方式进行查询，实现基于检索增强的大模型能力。 工作流 任务流程的细化分解是一种有效策略，能够简化系统架构，并降低对大语言模型能力的过度依赖。通过将繁复的工作拆解为一系列独立节点，不仅增强了复杂任务处理的效率，还在很大程度上提升了整个系统的透明度、鲁棒性和错误
可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。 输出最大token数 表示模型输出的最大token数。
AppStage：单击可访问AppStage首页。 运维中心：单击可切换至运维中心首页。 服务：可切换服务，即在AppStage页面创建的产品及服务。 EN/简体：可切换语言。 2 个人账号信息管理 审计日志：可查看登录账号在运维中心的所有操作日志，产品管理员可查看对应产品的所有操作日志。 我的信息：可以查看个
表1 结束节点参数说明 参数 说明 选择回答模式 由Agent生成回答：Agent绑定了大模型时，由大模型对工作流的输出进行总结，生成自然语言回答。 使用设定内容直接回答（对象或数组类型）：该模式仅单Agent工作流模式或工作流选择精确模式时生效。Agent不会对工作流的输出进行
选择Repo，从代码托管拉取代码进行检查。 任务名称 代码检查任务名称，可自定义。 仓库 选择需要检查的代码仓库。 分支 填写需要检查的仓库分支名称。 检查语言 选择需要检查的代码语言。 返回5的“任务配置”页面，在“请选择需要调用的任务”下拉列表中选择已配置完成的代码检查任务，“仓库”下拉列表选择创建代码仓
取值范围： 可以为空，为空则使用默认值。枚举值：VECTOR_RAG（向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术）、GRAPH_RAG（知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术）。 默认取值： VECTOR_RAG。 retrieval_config 否 RetrievalConfig
创建函数参数说明 参数 说明 名称 函数名，用于调用函数。 描述 函数功能描述。 入参 输入参数。 出参 输出参数。每个变量都可在后置节点中引用。 执行语言 当前仅支持Python3.9，即运行函数的环境，请查看Python函数开发指南。 编辑源码 在源码编辑区，编写函数内部的代码运行逻辑，如图1所示，图中各模块说明如下：
MySQL) RDS FullAccess 关系型数据库服务所有权限 GeminiDB Cassandra GeminiDB FullAccess 分布式多模NoSQL数据库服务所有权限 GaussDB(for openGauss)/TaurusDB GaussDB FullAccess 云
一站式应用开发、应用托管以及应用运维 方案概述 准备工作 应用开发 应用部署 应用运维
VectorRAG：向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术。VectorRAG将非结构化的数据转化为结构化的向量空间，利用向量库实现高效的信息检索。 GraphRAG：知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术。GraphRAG能够处理各种类型的文
灰度服务类型说明 灰度路由引擎 对应ruleType SLB(>1.3.11) SLB 微服务 MicroService DMQ DMQ 分布式Job Job 函数 Function 表2 灰度服务配置字段说明 参数名 类型 是否必选 说明 ruleType String 是 类型
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