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学习率衰减比率 用于控制训练过程中学习率下降的幅度。 计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 × 学习率衰减比率。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相关的惩罚项，鼓励模型保持较小的权重，防止过拟合或模型过于复杂。 优化器 优化器参数用于更新模型的权重，常见包括adamw。
保系统能够正确地提取和使用鉴权信息。 API Key：在调用API时提供一个唯一的API Key进行鉴权。 需填写密钥位置，即密钥是从Header中读取还是Query中读取。并设置API Key的密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 填写API的请求头信息，例如： Key：Content-Type
都会遍历整个数据集一次。 取值范围：[1-1000]。 损失类型 用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的函数，提供MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）两种损失函数。 MSE对于异常值非常敏感，因为它会放大较大的误差。因此，如果你数据中没有异常值，或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚，可选择MSE。
可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入工作流的调用路径，详见获取调用路径。
符，可将会话ID设置为任意值，使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求，并填入应用的调用路径，详见获取调用路径。
提示词写作实践 Agent应用实践 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍，您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接口，确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力，加速业务开发进程。 API文档 NLP大模型 科学计算大模型 Agent开发
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不
或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。
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，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调用它们，从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，
使用该功能调用部署后的预置服务进行文本对话，支持设置人设和参数等。 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 可调用API接口与NLP预置服务进行文本对话。 使用API调用NLP大模型 图2 科学计算预置模型使用流程图 表2 科学计算预置模型使用流程表 流程 子流程 说明
模型。 已部署服务：选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。 外部服务：通过API的方式接入外部模型进行评测。选择外部服务时，需要填写外部模型的接口名称、接口地址、请求体、响应体等信息。 请求体支持openai、tgi、自定义三种格式。openai格式即是由
间以原到期时间为准，需支付从进入保留期开始至续费时的费用。 账户欠费后，部分操作将受限，建议您尽快续费。具体受限操作如下： 按需方式的API接口不可调用。 无法开通服务。
请改写命令案例，生成10个相似命令，保证每个命令都可以调用正确的指标接口。 请注意： 1. 命令必须契合人类常见的提问方式，命令方式必须保证多样化 2. 生成的命令只能改写命令案例中文表达部分的内容 指标接口名称：利润的平均值、市值的平均值 命令案例：科技行业公司的平均利润和市值是多少
意图识别节点：用于根据用户的输入进行意图分类并导向后续不同的处理流程。 提问器节点：提供了在对话过程中向用户收集更多信息的能力。 插件节点：用于引入API插件，根据节点的输入，执行用户定义的插件，将插件执行结果作为节点的输出。 判断节点：编排应用时作为分支切换节点，可以根据输入满足的判断条件，指定执行对应的工作流分支。
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。
aS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措
续处理。 提问器节点配置说明 配置一个提问器节点，用于向用户或系统提出问题，获取所需信息。 插件节点配置说明 将外部API等集成到工作流中，以扩展功能或调用外部接口。 判断节点配置说明 设置条件判断逻辑，根据不同情况分支到不同的流程路径。 代码节点配置说明 配置自定义代码逻辑，用于处理特定的业务需求或复杂运算。
理解），提取检索文档中的有效信息，完成问题的回答。 除了上述提到的四个模块以外，还需要一个编排流程的pipeline，将这些模块提供的API接口进行编排，串联query改写、意图识别模块、检索模块和问答模块。该pipeline负责接收前端用户输入的query和历史问答，逐步处理并最终输出答案，展示在前端界面。
者直接将插件添加到Agent中，丰富Agent的能力。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。 自定义知识库：平台提供了知识库功能来管理和存储数据，支持为AI应用提供自定义数据，并
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