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调用说明 盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对,获取提示词的差异性和效果。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
发布其他类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
预览提示词效果 提示词撰写完成后,可以通过输入具体的变量值,组成完整的提示词,查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输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
发布视频类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布气象类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布预测类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 预测类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
续费 包周期服务到期后,您可以通过手动续费来延长服务的有效期。 包周期服务到期后,如果在保留期结束前未完成续费,后续则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。
选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务 单击“确定”,评估任务自动进入执行状态。
工作流简介 Agent平台工作流由多个组件构成,组件是组成工作流的基本单元。例如,大模型、插件、代码、判断等组件。 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
"projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "parent_id":
创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式如下: 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示用例管理”,单击页面右上角“创建提示用例集”。 图3
图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题: 批量评估提示词效果
停止计费 包周期服务到期后,保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下,若账户欠费,保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值,数据将被删除且无法恢复。
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。因此,一个好的提示词可以让LLM更好的理解并执行任务,Agent效果与提示词息息相关。
、更个性化的客户需求;个性化服务:基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好,提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型,可以对未来一段时间的天气和降水进行预测,全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某
保数据在进入模型训练阶段之前具备高质量,从而提升模型的效果和可靠性。数据评估的主要意义体现在以下几个方面: 确保数据质量:通过评估数据集的准确性、完整性和一致性,用户可以及时发现并修复数据中的问题,确保数据符合训练标准。 提升模型性能:高质量的数据集直接影响模型的训练效果。通过准
API's model instance is not public. API模型实例未公开。 请检查是否具备盘古大模型服务的使用权限,或联系服务运维人员协助解决。 PANGU.3316 create agency fail. 创建代理失败。 请联系服务运维人员协助解决。 PANGU.3317
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): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编写代码的情况下,快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置,用户可以轻松创建Agent应用,快速体验智能化应用的便捷性。