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在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID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
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时，deployment_id为模型部署ID，获取方式如下： 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 6 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学
获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求，填入域名（将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名），设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API
应用”，在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 问答模型的微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 4 训练轮数（epoch） 3 学习率（learning_rate） 3e-6 学习率衰
型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为：最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。
起报时间间隔小时数，默认6。取值范围：[1, 24]。 forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。如需预报未来30天，可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。
图片中的目标大小显著，目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好，如果是在恶劣天气、户外、晚上等光照不好的场景，需要有补光设备保证良好的光照条件，需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px，关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件，需
配置一个提问器节点，用于向用户或系统提出问题，获取所需信息。 步骤6：配置插件节点 将外部API等集成到工作流中，以扩展功能或调用外部接口。 步骤7：配置判断节点 设置条件判断逻辑，根据不同情况分支到不同的流程路径。 步骤8：配置代码节点 配置自定义代码逻辑，用于处理特定的业务需求或复杂运算。 步骤9：配置消息节点
在“调用路径”页面，单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中，conversation_id参数为会话ID，唯一标识每个会话的标识符，可将会话ID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
可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用该功能调用部署后的预置服务进行文本对话，支持设置人设和参数等。 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 可调用API接口与NLP预置服务进行文本对话。 使用API调用NLP大模型
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