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使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用
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。
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
盘古大模型是否可以自定义人设? 如何将本地的数据上传至平台? 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传? 如何查看预置模型的历史版本? 更多 大模型微调训练类 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优? 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码? 如何判断盘古大模型训练状态是否正常?
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
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:
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
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。
Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token Token值,参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权 > Token认证”章节获取Token。 AppCode认证 Content-Type application/json
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用不同的节点构建一个高效的多语言文本翻译工作流,并确保不同用户需求(如普通对话、文本翻译)能够被准确识别和处理。 工作流节点设计 选取工
Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token Token值,参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权 > Token认证”章节获取Token。 AppCode认证 Content-Type application/json
使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题:在福田区社会建设专项资金的使用过程中,如何避免因管理不善导致专项资金重大损失浪费?"], "target": "福田区社会建设专项资金使用过程中,如何保障专项资金的使用事项为重点。管理人员应建立责任所在意识,制定科学规范的使用办法,强
D设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-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,并填入应用的调用路径,详见获取调用路径。 填写请求Header参数。