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使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下:
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。
数据导入成功。 如果任务状态为“运行失败”,可能由以下原因导致: 文件后缀校验不通过,需要检查文件后缀是否一致。例如,选择创建csv格式的数据集时,文件后缀应为“.csv”。 文件内容校验不通过,需要检查上传的文件数据格式是否正确。可以在“创建导入任务”页面下载数据样例进行比对。
t、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。 无论是文本文档、演示文稿,还是电子表格文件,用户都可以轻松地将数据导入知识库,无需额外的转换或格式处理。 父主题: 创建与管理知识库
功能限制 功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求,包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等,请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求 使用ModelArts
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
入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
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:
二者区别详见表3。 表3 预训练、微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性:预训练旨在让模型学习广泛的通用知识,建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练,模型可以掌握丰富的语言模式,如语言结构、词义关系和常见的句型。
平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题: 数据集清洗算子介绍
的进一步操作,包括训练、压缩、部署等。此外,平台支持导出和导入盘古大模型的功能,使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点,便于模型资源共享。 父主题: 管理盘古大模型空间资产
除了用户自行发布的数据集,平台还提供了从AI Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 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。
开始节点配置图 步骤3:配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力,可在节点中配置已部署的模型,用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点,若无需配置,可跳过该步骤。 大模型节点配置步骤如下: 拖动左侧“大模型”节点至画布中,单击该节点以打开节点配置页面。
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。
盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集,不同模型所需数据见表1,该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据 csv 回归模型 异常检测模型 分类模型 回归分类数据 csv 训练预测大模型所需数据量 训练预
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
、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、50hPa高空层次)0点、6点、12点、18点时刻的数据文件,下载步骤示例如下: 注册并登录数据下载平台,在高空变量数据下载链接中: Product type选择Reanalysis。 Variab
Studio大模型开发平台支持的数据类型见表1,各类型数据格式详细要求请参考数据集格式要求。 表1 平台支持的数据类型 数据类型 数据内容 支持的文件格式 文本类 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 网页 html 预训练文本 jsonl 单轮问答 jsonl、csv 单轮问答(人设)