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预览提示词效果 提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个ex
微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模
功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个
用户问题，作为运行Agent的输入。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来，
Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，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。
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。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和
确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够
t开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 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
Studio大模型开发平台。 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，可获取模型的部署ID。 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 >
数据集的整体质量。 数据发布：平台提供了数据评估、数据配比、数据流通的发布操作，旨在通过数据质量评估与合理的比例组合，确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求，并促进数据的高效流通与应用。 数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图：当用户请求翻译时，意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”
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。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endp
各节点的功能和设计思路： 开始节点：作为工作流的入口，开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本，还是包含翻译请求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。
全球中期天气要素预测模型的训练类型选择建议： 全球中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。
明确任务需求 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题
流通图片类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 单个图片类数据集支持发布的格式为： 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 创建文本类数据集流通任务步骤如下： 登录ModelArts
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。 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
提示词工程 在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题：
法等。 零样本 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务，在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”，以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性
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