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应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API,输入问题,将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
MESSAGE,消息节点,表示工作流执行过程中流式返回的消息。 WORKFLOW_NODE_MESSAGE,节点调试信息,当debug开启时可以看到各个节点响应。 WORKFLOW_FINISHED,全量响应节点,表示最终模型回复的全量信息。 ERROR,错误节点,表示工作流执行错误信息。 END,结束节点,标识工作流执行结束。
管理插件 Agent开发平台支持对插件执行获取插件ID、删除、导入、导出操作。 获取插件ID、删除插件 登录ModelArts 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 插件”页面。
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
管理应用 Agent开发平台支持对应用执行获取应用ID、删除、导入、导出操作。 获取应用ID、删除应用 登录ModelArts 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 应用”页面。
管理工作流 Agent开发平台支持对工作流执行复制、获取工作流ID、删除、导入、导出操作。 获取工作流ID、删除工作流 登录ModelArts 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts 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 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。
发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts 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 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。
发布训练后的CV大模型 CV大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts 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 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。
发布训练后的预测大模型 预测大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts 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 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。
管理知识库 Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 登录ModelArts 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
管理发布后的数据集 完成数据配比、或数据流通任务的数据集,在对应任务列表执行“生成”操作,将生成“发布数据集”被平台统一管理,并用于后续的发布任务。 平台支持对发布数据集查看基本信息、数据血缘等管理操作,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
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,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。
管理加工后的数据集 完成数据清洗、数据合成、或数据标注任务的数据集,在对应任务列表执行“生成”操作,将生成“加工数据集”被平台统一管理,并用于后续的发布任务。 平台支持对加工数据集查看基本信息、数据血缘等管理操作,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台
创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测,在执行模型评测任务前,需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致,本章节仅做简单介绍,详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
Studio大模型开发平台提供了模型开发功能,涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与
件(逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。 与非专业大模型相比,专业大模型针对特定场景优化,更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型,以满足不同场景和需求
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:
应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 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。
Agent开发-应用 创建好Agent应用后,可以调用该API,传入问题,执行Agent应用,得到Agent执行的结果。 应用 Agent开发-工作流 创建好工作流后,可以调用该API,传入问题,执行工作流,得到工作流执行的结果。 工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化T