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API NLP大模型 科学计算大模型 Agent开发 Token计算器
表2 角色定义 角色名称 角色描述 超级管理员 订购服务的用户,具备当前平台下对所有工作空间的所有权限。 管理员 对工作空间有完全访问权,包括查看、创建、编辑或删除(适用时)工作空间中的资产,同时拥有添加、移除所在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师 可以执行模型
盘古大模型的盘古格式,为后续模型训练提供高效的数据支持。 数据管理:平台支持数据全链路血缘追溯,用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签,查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析,逆向实现快速问题追踪,提升数据运维和数据治理的效率,帮助用户更好地
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
登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入需要修改子用户权限的空间,在空间内单击左侧导航栏“空间管理”,在“角色管理”页签,可以查看各角色名称及其权限的描述。 图10 角色管理 单击进入“成员管理”页签。 单击用户列表操作栏的“编辑”。 勾选需要赋予用户的角色,单击“确认”。
基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面将返回“模型训练”页面,可随时查看当前任务的状态。 父主题: 训练预测大模型
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。
应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。
插件介绍 在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模
调用工作流 工作流试运行成功后,可以使用API调用该工作流。 获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下: 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 在“工作台 >
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:
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。