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西南-贵阳一 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷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。 支持区域： 西南-贵阳一 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案
到部署的一站式解决方案，涵盖模型训练、压缩、部署、评测、调用等功能，保障模型的高效应用。 应用开发工具链：应用开发工具链是盘古大模型平台的重要模块，支持提示词工程、Agent开发，显著加速大模型应用的开发流程，帮助企业快速应对复杂业务需求。 预置模型使用流程 ModelArts
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅
标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 NLP大模型选择建议 选择合适的NLP大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型可处理最大Token长度，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
的请求URI。 图2 预置模型的调用路径 获取Agent应用请求URI。 单击左侧导航栏“Agent开发”，进入“工作台 > 应用”页面，选择需要部署的应用，单击“ > 调用路径”。 在“调用路径”页面可获取Agent应用请求URI。 父主题： 使用前必读
极大值抑制阈值 在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。
户快速提升模型性能。 模型评测：为了确保模型的实际应用效果，平台提供了多维度的模型评测功能。通过自动化的评测机制，用户可以在训练过程中持续监控模型的精度、召回率等关键指标，及时发现潜在问题并优化调整。评测功能能够帮助用户在多种应用场景下验证模型的准确性与可靠性。 模型压缩：在模型
用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题： 产品功能
Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源，支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。 数据资源：数据通算单元适用于数据加工
在不同环境中的高效应用。 Agent开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持分析历史数据中的特征与类别的关系，学习出一种映射规则或函数，然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
以查看模型的所有历史版本及操作记录，从而追踪模型的演变过程。同时，平台支持一系列便捷操作，包括模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期，提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式： 预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。
Agent开发 应用 工作流 父主题： API
标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
提示词写作实践 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。
估、数据配比和数据流通操作，旨在通过数据质量评估和合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，促进数据的高效流通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布为适合使用的格式，还要求根据任务需求评估数据集效果，并科学调整数据比例，确保数据集在规模、质量和内容上符合模型训练的标准。
标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升，尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果，但对于规则越复杂的任务，越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。 提示词是什么 提示词也称为Promp
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