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数调优，最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流，将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力，即使只有少量样本，也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性，解决碎片化AI需求的问题。 钢铁 将预测大模型应用于钢铁煤炭行业
据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String
请检查OBS服务是否正常，是否可以访问OBS桶数据。 数据清洗 dataset is not online. 数据清洗使用的数据集未上线，请先执行上线操作。 invalid obs path. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效，是否可正常访问。 数据标注 annotate data not
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
管理插件 Agent开发平台支持对插件执行获取插件ID、删除、导入、导出操作。 获取插件ID、删除插件 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。 进入“工作台 > 插件”页面。
管理应用 Agent开发平台支持对应用执行获取应用ID、删除、导入、导出操作。 获取应用ID、删除应用 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。 进入“工作台 > 应用”页面。
调用应用 应用调试成功后，可以使用API调用该应用。 获取调用路径 应用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 > 应用”页面，单击所需应用的“
管理工作流 Agent开发平台支持对工作流执行复制、获取工作流ID、删除、导入、导出操作。 获取工作流ID、删除工作流 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。 进入“工作台
管理知识库 Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 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。 进入“工作台
拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在平台中，空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源，包括数据资产和模型资产。这些资产是用户在平台上进行开发和管理的基础，集中存储和统一管理的方式有助于提升操作效率，并确保资源的规范性与安全性。
创建知识库 创建知识库的步骤如下： 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。 单击左侧导航栏“工作台”，在“知识库”页签，单击右上角“创建知识库”。 在“创建知识库
Agent开发常见报错与解决方案 工作流常见错误码与解决方案 工作流常见报错及解决方案请详见表1。 表1 工作流节点常见报错与解决方案 模块名称 错误码 错误描述 解决方案 开始节点 101501 开始节点全局配置未传入值。 开始节点错误，请联系客服解决。 结束节点 101531
用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature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t
在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩
理部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调
请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String
请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String
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