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准备工作 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在平台中，空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源，
应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API，输入问题，将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
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。
包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 包年/包月和按需计费模式支持互相切换： 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式，两种计费模式可通过重新订购互相切换。 例如，退订训练单元的包周期资源后，可重新订购训练单元的按需计费，即可完成切换。 父主题： 计费FAQ
工作流 功能介绍 通过调用创建好的工作流API，输入问题，将得到工作流执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id}
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。
压缩NLP大模型 模型在部署前，通过模型压缩可以降低推理显存占用，节省推理资源提高推理性能。 当前仅支持对NLP大模型进行压缩。 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“模型开发 > 模型压缩”，单击界面右上角“创建压缩任务”。
在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装，通过该SDK可以处理用户的输入，生成模型的回复，从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答（/chat/completions）
盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同
确保数据质量和适配性 数据发布功能通过数据评估和配比，确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求，还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证，避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况，进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比，帮助用户按
用。 对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个节点，包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势
盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，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。
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。
则数据导入成功。 如果任务状态为“运行失败”，可能由以下原因导致： 文件后缀校验不通过，需要检查文件后缀是否一致。例如，选择创建csv格式的数据集时，文件后缀应为“.csv”。 文件内容校验不通过，需要检查上传的文件数据格式是否正确。可以在“创建导入任务”页面下载数据样例进行比对。
生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 表1 API清单 API 功能 操作指导 NLP大模型-文本对话 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址，通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
数据获取：数据获取是数据工程的第一步，支持将不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式：通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型：文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式：用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据，提升数据获取的灵活性和可扩展性。 通过这些功能，用户可以轻松将大量数据导入平台，为后续的数据加工和模型训练等操作做好准备。
个环节。通过对信息进行分层展示，帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性，确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者（具有一定代码开发经验的用户）： 基于上述功能，平台还提供了灵活的工作流设计功能，支持用户编写少量代码来构建逻辑复杂、稳定性要求高的Agent应用。通过拖拉拽方式
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