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在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。
图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页签，模型列表单击“调用路径”，获取该模型的部署ID。 图4 预置模型的调用路径
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。
主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，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
这种迁移能力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。
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI
订购盘古大模型服务 订购模型与资源 ModelArts 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、
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 标注视频类数据集任务前，请先完成数据导入操作，具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建视频类数据集标注任务步骤如下： 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。 在左侧导航栏中选择“数据工程
编排工作流 Agent平台支持对工作流编排多个节点，以实现复杂业务流程的编排。 工作流包含两种类型： 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景，基于用户对话内容提取关键信息，输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容直接输出结果
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