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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
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
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。
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
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。
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。
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
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
插件”中查看当前已添加的插件。 图5 已添加插件 步骤4：添加工作流 应用支持添加工作流技能。工作流支持通过画布编排的方式，使用插件、大模型等不同节点的组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排。 如果需要添加工作流，请确保已完成编排工作流操作。 添加工作流的步骤如下： 在“技能 > 工作流”模块，单击“添加”。
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。
选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调：在模型进行有监督微调时，对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型， 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。
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。
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