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部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题： 开发盘古预测大模型
部署专业大模型 创建专业大模型部署任务 查看专业大模型部署任务详情 管理专业大模型部署任务 父主题： 开发盘古专业大模型
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型
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 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的请求URI。 图1 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
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后，可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 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。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服
在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”，完成参数配置。 图6 意图识别节点参数配置 配置“提示器”节点。 鼠标拖动左侧“提问器”节点至编排页面，并连接“意图识别”的“文本翻译”意图节点与该节点，单击该节点进行配置。 在“参数配置”中，配置输入参数，如图7。 图7 配置输入参数 配置输出参数。如图8，单击“引用插件
需空间。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服务”页签，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取模型调用路径，如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中，选择
Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS，加入检索模块，提高模型回复的准确性、解决内容过期问题。
导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、压缩、部署、评测、推理等功能，通过高效的推理性能和跨平台迁移工具，模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域：
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前，请完成模型的部署操作，步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 使用“能力调测”功能 调用API接口 “能力调测”功能支持用户直接调用已部署的预置服务，使用步骤如下： 登录ModelArts
使用“能力调测”调用NLP大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP大模型。使用该功能前，请完成模型的部署操作，步骤详见创建NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力，即在输入框中输入问题，模型将基于问题输出相应的回答，具体步骤如下： 登录ModelArts
度语义理解与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。
可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
在“我的凭证”页面，获取项目ID（project_id），以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时，获取的项目id需要与盘古服务部署区域一致，例如盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。
部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情，包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型
单元默认采用包周期计费，数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费，训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
单击画布中的开始节点以打开节点配置页面。 开始节点的参数默认已配置，不支持修改开始节点的参数。 图1 开始节点配置图 步骤3：配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力，可在节点中配置已部署的模型，用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。
说明 步骤1：创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2：配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3：添加预置插件 本样例场景实现应用的插件配置。 步骤4：配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5：调试应用 本样例场景实现应用的调试。 步骤1：创建应用
n，请求头为{"Content-Type":"application/json"}，单击“下一步”。 图7 配置插件信息 配置参数信息，如图8。 图8 配置参数信息 配置完成后，单击“确定”，完成多语种翻译插件的创建。 父主题： 附录
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