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状态码 HTTP状态码为三位数，分成五个类别：1xx：相关信息；2xx：操作成功；3xx：重定向；4xx：客户端错误；5xx：服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
理解并执行用户的语音或文本指令。它们可以回答问题、提供信息、完成任务，甚至预测用户需求，为用户提供个性化的服务体验。常见的应用场景包括智能手机、智能家居设备、车载系统等。 二、人工智能助手的功能特点 智能对话：通过先进的自然语言处理技术，人工智能助手能够理解和回应用户的语音或文本输入，实现流畅的人机交互。
例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。 父主题： 提示词写作进阶技巧
调用工作流 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}
Agent开发常见报错与解决方案 工作流常见错误码与解决方案 工作流常见报错及解决方案请详见表1。 表1 工作流节点常见报错与解决方案 模块名称 错误码 错误描述 解决方案 开始节点 101501 开始节点全局配置未传入值。 开始节点错误，请联系客服解决。 结束节点 101531
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型（LLM）通过对海量公开数据（如互联网和书籍等语料）进行大规模无监督预训练，具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色：用户输入问题后，大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
基于标签路径提取HTML数据内容，并将其他与待提取标签路径无关的内容删除。 电子书内容提取 从电子书中提取出所有文本内容。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏，或直接删除敏感信息。
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
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
在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”，其中，云上部署指算法部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中（仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署）。 部分模型资产支持边缘部署方式，若选择“边缘部署”： 本地挂载路径（选填）：在容器内部将卷挂载的
边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上，这些设备通常是用户自行采购的服务器，通过ModelArts服务纳管为边缘资源池，然后利用盘古大模型服务将模型部署到这些边缘资源池中。 ModelArts边缘节点是ModelArts平台提供的用于部署边缘服务的终端设备。创建边缘资源池之前需先创建
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型预训练任务 创建NLP大模型预训练任务步骤如下： 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“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务步骤如下： 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“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。
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。
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。
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