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每个工作空间在资产层面完全隔离,确保资产的安全性和操作的独立性,有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景,如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求,划分出多个工作空间,实现资产的精细化管理与有序调配,帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。 此外,平台
"createdTime":1735558576987} data:{"event":"done","createdTime":1735558577011} 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题: Agent开发
发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定
入的规范。 检查输入的prompt格式,消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式,内容以及大模型服务是否正常。 101095 意图识别用户query输入/引用解析失败。 检查用户query格式和内容。 101094 意图识别prompt模板构建失败。
解决方法:参考创建多语言文本翻译插件,重新获取Token并进行试运行。 问题二:文本翻译失败,如图2,工作流不输出翻译后的内容,始终处于提问状态。 图2 文本翻译失效 可能原因:如图3,提问器节点的Prompt指令配置有误,指令中的参数与节点配置的输出参数不对应。 图3 提问器节点配置错误示例
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获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API 在Postman中新建POST请求,并填入模型调用路径,详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证
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 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。
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"key": "value" } } ] } 单击Postman界面“Send”,发送请求。当接口返回状态为200时,表示应用API调用成功,响应示例如下: 提问器节点返回示例: { "conversation_id": "2c9049
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 > 模型部署”,完成创建CV大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。
提示词写作常用方法论 提示词工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧
选择预训练所需的基础模型,可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。
表面静态量默认包括地形高度、LAND_MASK和SOIL_TYPE,用于初始化模型状态并提供地表特性信息。当前不支持添加或去除这些静态量。 LAND_MASK:一个二维数组,表示模型网格中每个单元格是否是陆地。 SOIL_TYPE:表示地表土壤分类,影响土壤的物理和化学特性,如水分保持能力、热容量和导热性。 模型输出控制参数
INT4:该压缩策略与INT8相比,可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后,系统将在本次压缩任务状态变更时,向用户发送短信/邮件提醒。 填写基本信息,包括任务名称、压缩后模型名称与描述,单击“立即创建”。 当压缩任务状态为“已完成”时,表示模型已完成压缩操作。
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(如机器翻译API、大型语言模型等),可以在保证翻译效率的同时,提升翻译质量,并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。
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使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您