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一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供一些基本信息,大模型就能生成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口
模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。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
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
使用数据工程准备与处理数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 标注数据集 评估数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
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节,帮助用户高效构建高质量的训练数据集,推动AI应用的成功落地。具体功能如下: 数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台,支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式,确
知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模式等信息,实现工具自主规划与调用,优点是可零码开发,对话过程更为智能,缺点是当大模型受到输入限制,难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent:以工作流为任务执行核心,用户通过在画布上对组件进行“拖拉拽
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。
撰写提示词 创建提示词工程 撰写所需提示词 预览提示词效果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
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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。 提示词工程不仅是关于设计和研发提示词,它包含了与大语言模型交
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确、更有针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源
配置知识 配置知识的步骤如下: 在“高级配置 > 知识”,单击“添加”。 在“添加知识”窗口,单击“点此上传”,上传知识文件。 图1 添加知识 上传完成后,单击“确定”。 在“高级配置”中,可查看上传成功的知识文件。 图2 知识上传成功 父主题: 手工编排Agent应用
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