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Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个组件，包含LLM、自定义代码、分支等组件，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势 Agent平台具有能力扩展、自定义知识库、灵活的工作流设计和全链路信息调测评估等特点。 能力扩
Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速开发，全程0代码开发，极大降低大模型开发门槛。 功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
持用户编写少量代码来构建逻辑复杂、稳定性要求高的Agent应用。通过拖拉拽方式，开发者可以组合各种组件（如LLM、代码、意图识别等），快速搭建工作流，实现更高效的应用开发。 父主题： 产品功能
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
加工文本类数据集 创建文本类数据集加工任务 上线加工后的文本类数据集 父主题： 加工数据集
开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流
手工编排Agent应用 手工编排Agent应用流程 配置Prompt builder 配置插件 配置知识 配置开场白和推荐问题 调试Agent应用 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
评估数据集 数据集评估场景介绍 评估文本类数据集 评估视频类数据集 评估图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题： 评估数据集
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 审核视频类数据集标注结果 上线标注后的视频类数据集 父主题： 标注数据集
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题： 加工数据集
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题： 加工数据集
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集
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 统计模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
准备工作 申请试用盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
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