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配置知识 配置知识的步骤如下： 在“高级配置 > 知识”，单击“添加”。 在“添加知识”窗口，单击“点此上传”，上传知识文件。 图1 添加知识 上传完成后，单击“确定”。 在“高级配置”中，可查看上传成功的知识文件。 图2 知识上传成功 父主题： 手工编排Agent应用
仅在非商用环境部署时，才允许支持内网URL，且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方式 插件服务的请求方式，POST或GET。 权限校验 插件服务的鉴权方式，支持以下三种： 无需鉴权：不使用鉴权时会存在安全风险。
配置服务访问授权 配置OBS访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。
URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
配置Prompt builder 创建Agent的首要步骤就是撰写提示词（Prompt），为Agent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。Agent会根据LLM对提示词的理解，来选择使用插件或知识库，响应用户问题。
配置开场白和推荐问题 配置开场白和推荐问题的步骤如下： 在“高级配置 > 开场白和推荐问题”中，可输入自定义开场白，也可单击“智能添加”。 在推荐问中单击“添加”，可增加推荐问数量。添加后可在右侧“预览调试”中查看相应效果。 最多可以添加3个推荐问。
管理科学计算大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数，但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。
单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。
作业配置参数 设置模型部署参数信息，平台已给出默认值。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 资源配置 实例数 设置部署模型是所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。
管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型，但在修改部署时模型不可替换。
用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
创建工作流时，工作流默认包含了开始、结束和大模型组件，每个组件需要配置不同的参数，如组件配置、输入和输出参数等。基于该工作流，开发者可通过拖、拉、拽可视化组件等方式添加更多的组件，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建Agent。
盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
认证完成后，只要不清理浏览器缓存，对相同桶域名的访问都不会被拦截。 创建原始数据集步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”，单击界面右上角“创建原始数据集”。
资源配置 实例数 设置部署模型时所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 名称 设置部署任务的名称。 描述（可选） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。
使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海浪高度预测能力，在选择好模型后，根据需求选择相应的数据和模型配置信息，模型就会返回相应的预测结果。
图1 选择标注数据集 在“创建标注任务”页面，可配置标注分配、标注审核和标注任务的基本信息，单击“完成创建”。 图2 配置标注分配、标注审核、基本信息 当标注任务状态为“已创建”时，在操作列单击“上线”按钮。
配置意图识别组件 意图识别组件用于根据用户的输入进行分类并导向后续不同的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字，并根据匹配结果流向对应处理流程。
平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，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。
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