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Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写,jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板:使用预置的专业数据集进行评测。
图8 引用插件参数 图9 自动导入插件参数 在“模型配置”中,选择模型并进行参数配置。 在“高级配置”中,配置“指令”如下: 请你从目标数据中提取翻译相关参数,参数包括text(待翻译文本),from(目标原语言),to(翻译目标语言)。目标数据未提供或者有歧义(如存在多个)的变量请
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):
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
Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
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。
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
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出,与请求消息头中Content-Type对应,传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文,则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同,也并不是每个接口都需要有请求消息体(或者说消息体为空),GET、DELETE操作类
发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面,填写应用名称与应用描述,单击页面左下角的图片可修改应用图标,单击“确定”,进入应用编排页面。 图1 应用编排页面 步骤2:配置Prompt 创建应用后,需要撰写提示词(Prompt)
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。
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
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。
概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。
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
分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。该描述不仅可以包含视频中的内容信息,还可以包括视频中的场景、动作、事件或其他细节。这种方式不局限于
要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。 提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题。如:“写一篇关于勇士的小说”、“天空为什么是蓝色的?”
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。
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
下表中列举了本场景常见的数据质量问题以及相应的清洗策略,供您参考: 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一:数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外椅,舒适随行\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.开头引起观众的兴趣2
时能够利用到历史问答信息。该模块具备检索问答能力,针对输入的query和此query调用检索模块所得的检索文档,进行开卷问答(阅读理解),提取检索文档中的有效信息,完成问题的回答。 除了上述提到的四个模块以外,还需要一个编排流程的pipeline,将这些模块提供的API接口进行编