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编排与调用应用 应用介绍 编排应用 调用应用 管理应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 父主题： 开发盘古NLP大模型
调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计NLP大模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
加工文本类数据集 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 标注文本类数据集 父主题： 加工数据集
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题： 加工数据集
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
开发盘古专业大模型 部署专业大模型
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）
的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式如下： 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设，在用户调用文本对话（chat/completions）API时，可以将“role”参数设置为system，让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
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。
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
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，
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
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