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创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
如果用户具备多个空间的访问权限，可在页面左上角单击切换空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情，修改空间名称与描述，还可以对不需要的空间实现删除操作。 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。 单击左侧导航栏的“空间管理”，在“空间设置”页签可执行如下操作：
创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址 本样例场景实现文本翻译服务Token与调用地址的获取。 步骤2：创建并配置多语言文本翻译插件 本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1：获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言
有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由
大模型概念类问题 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
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
创建盘古多语言文本翻译工作流流程 操作步骤 说明 步骤1：创建并配置多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的创建与配置。 步骤2：试运行多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的试运行。 步骤1：创建并配置多语言文本翻译工作流 登录ModelArts
鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务，或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 单击“下一步”，在“参数信息”页面，参照表2完成参数配置。 表2 插件参数配置说明
景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent：以工
设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入工作流的调用路径，详见获取调用路径。 填写请求Header参数。
自主调节，提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友们，快来选购这款轻便折叠户外椅，让你的户外生活更加舒适、随心随行！赶快单击下方链接，实现你的户外梦想！"} {"context":"产品：毛绒玩具\n特点：柔软可爱，陪伴成长，给孩子无限温暖的拥抱。\n请根据以上的内容和要求扩写一篇带货口播文案，注意：1
指令选择完成后，单击“确定”，并配置指令参数，包括“变量取值”、“保存至任务输出参数”、“模型选择”。 如图1，展示了预训练文本类数据集的合成指令参数配置示例，该合成任务实现利用预训练文本生成问答对。 图1 预训练文本类数据集合成指令参数配置示例 其中，各参数介绍如下： 变量取值：输入参数的各个变量取值。取值可
发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型，程序员可以更加专注于创新和设计，而无需过多关注繁琐的编码
使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
单击右上角“订阅数据”，在“从AI Gallery订阅”页面选择需订阅的数据资产，单击“下一步”。 填写资产名称与资产描述后，单击“确定”实现数据资产的订阅。 数据资产列表页将显示订阅数据资产的状态： 如果状态为“订阅中”，表示该资产正从AI Gallery同步中，请耐心等待。
l格式 对于文本类数据集，除文档、网页数据类型，其余类型的数据支持将自定义格式转换为jsonl格式。 用户可以上传自定义的python脚本实现数据集由自定义格式到jsonl格式的转换，页面中会提供脚本示例，可下载作为参考。 自定义格式转换的具体步骤为： 登录ModelArts S
重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本，它的损失会增加，从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明
LoRA微调：适用于数据量较小、侧重通用任务的情境。LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法通过调整模型的少量参数，以低资源实现较优结果，适合聚焦于领域通用任务或小样本数据情境。例如，在针对通用客服问答的场景中，样本量少且任务场景广泛，选择LoRA微调既能节省资源，又能获得较好的效果。
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