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创建与管理工作流 工作流简介 创建工作流 管理工作流 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
盘古工作空间介绍 工作空间功能旨在为用户提供灵活、高效的资产管理与协作方式。平台支持用户根据业务需求或团队结构,自定义创建独立的工作空间。 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
盘古服务API、SDK。 图7 配置用户基本信息 将用户添加至创建用户组步骤中创建的用户组,单击“创建用户”,完成IAM用户的创建。 图8 加入用户组 添加盘古子用户至工作空间 在添加盘古子用户至工作空间前,请先完成创建盘古子用户。 登录ModelArts Studio大模型开发平台。
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
请求方式 插件服务的请求方式,POST或GET。 权限校验 插件服务的鉴权方式,支持以下三种: 无需鉴权:不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权:用户级鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥来源参数名。 API Key:API Key鉴权可
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
气象类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
视频类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的加工操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
文本类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的加工操作,分为数据提取、数据转换、数据过滤三类,文本类加工算子能力清单见表1。
图片类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1
是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题: 撰写提示词
调试Agent应用 平台提供对Agent执行过程的全链路信息观测与调试调优,通过对信息的分层分析和展示,为开发者提供了AI应用在不同层级的运行情况指导和操作,提升观测和调试效率。通过Insight提供了Agent的运行和观测能力。创建并运行Agent后,可通过单击Insight查
统计模型调用信息 针对调用的大模型,平台提供了统一的管理功能。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调
Studio大模型开发平台,平台支持数据工程、模型开发、Agent开发等功能。 如果用户具备多个空间的访问权限,可在页面左上角单击切换空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情,修改空间名称与描述,还可以对不需要的空间实现删除操作。 登录ModelArts
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对,以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
通过这些格式的转换,用户可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。 灵活的定制化服务:对于文本类、图片类数据集,用户自定义数据格式,用户可以使用脚本灵活调整数据格式,以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率:通过发布符合标准的数据集,用户可以大幅提升数据的处理
创建NLP大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“NLP大模
手工编排Agent应用流程 手工编排Agent应用流程步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 您也可以鼠
创建Agent的首要步骤就是撰写提示词(Prompt),为Agent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。Agent会根据LLM对提示词的理解,来选择使用插件或知识库,响应用户问题。因此,一个好的提示词可以让LLM更好的理解并执行任务,Agent效果与提示词息息相关。 在应用详情页面的“Prompt builde