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Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者（无代码
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。
科学计算大模型的训练参数调优可以考虑学习率参数，学习率（Learning Rate）是模型训练中最重要的超参数之一，它直接影响模型的收敛速度和最终性能： 学习率过高，会导致损失在训练初期快速下降，但随后波动较大，甚至出现NaN（梯度爆炸）的问题。 学习率过低，会导致损失下降非常缓慢
常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型， 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checkpoin
指标说明见表2。 表2 模型效果评估指标说明 指标名称 说明 Loss 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。这里代表深海Loss和海表Loss的综合Loss。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。
图12 配置文本翻译插件参数 配置“大模型”节点。 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面，连接“意图识别”的“其他”意图节点和该节点，连接该节点和“结束”节点，单击该节点进行配置。 在“参数配置”中，配置输入、输出参数。 在“模型配置”中，选择已经部署的NLP大模型并进行参数配置，在“提示词配置”中，配置提示词。
况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。此外，若可预见实际场景会不断发生变化
知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制，难以有效处理较为复杂的工作流。
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：
由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、
化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。
计费概述 关于盘古大模型的详细费用信息，敬请咨询华为云售前咨询，我们将为您提供专业的解答和支持。 通过阅读本文，您可以快速了解盘古大模型的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。
准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
名、密钥来源参数名，以确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：
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认证无法支持，可通过AppCode认证调用请求。
训练资源、推理资源，支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型。 数据资源：数据通算单元适用于数据加工，用于正则类算子
登录“我的凭证 > 访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
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
本案例中选择“区域中期海洋智能预测”。 部署模型 从资产中选择需要部署的模型。 部署区域中期海洋智能预测服务需要同时选择“区域中期海洋智能预测”和“全球中期海洋智能预测”两个模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择
整合历史观测数据和现代计算技术，提供一个完整、统一且高质量的气象数据记录，用于研究和分析气候及天气变化。再分析数据一般含多种气象特征，如温度、湿度和海平面气压等。其中，每个特征包含时间、经度、纬度等多个维度，通常采用NetCDF（.nc）、GRIB（.grib）和GRIB2（.g
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