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返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。
其中，before文件夹：包含变化前的图片，每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹：包含变化后的图片，每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹：包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件。每个像素值代表该位置对应的类别信息，类别应是连续的且从0开始。 视频分类
Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true：仅统计输入字符串的Token数； false：统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tokens List<String> 分解出的Token列表。 token_number
包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下： 包年/包月计费模式：包年/包月的计费模式是一种预付费方式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。
Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图：当用户请求翻译时，意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”，此
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。当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。 在接口的URI部分，请求方法为“POST”，例如： POST https://{endpoint}/v1/{p
图5 大模型配置 在“预览调试”的左下角，选择开启“代码解释器”。 在“预览调试”的下方文本框中输入对话，例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”，应用将根据对话生成相应的回答。 图6 预览调试结果 单击右上角“调试”，可查看应用的运行结果与调用详情。 图7 调用详情示例
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域，数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法，通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程： 数据加工 错误数据过滤 ：在大规模数据集中，噪声和错误数据是
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（无代码开发经验），
0/24范围的所有节点，都可以访问 /var/docker/hilens 。* 代表所有，即没有限制。也可以填写具体某个节点的IP。 rw：权限设置，可读可写。 anonuid：为映射的匿名用户id，anongid为映射的匿名用户组，也就是挂载进容器后，在容器中看到的文件属主。
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。 Token计算器 用户在部署服务的过程中，建议开启“安全护栏”功能，以保证内容的安全性。 父主题： 使用前必读
用、监管有力的制度，并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围，严禁有过度功能的行为，坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资，建立完善的监督管理制度，加强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如
学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 Lora矩阵的轶 较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，
作为节点的输出。 判断节点：编排应用时作为分支切换节点，可以根据输入满足的判断条件，指定执行对应的工作流分支。 代码节点：用于引入代码执行器，根据节点的输入，执行指定Python代码，节点的输出是代码执行的结果信息。 知识检索节点：可以根据输入参数从指定知识库内召回匹配的信息。
训练参数优化 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
模型选择 选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值，核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创
类型、值：选择“引用 > query”。query为开始节点的输出变量值。 在“模型配置”中，选择模型并进行参数配置。 图6 模型配置 在“意图配置”中，填写场景意图。 其中，意图的内容为针对该场景的描述语句或关键词，同时也将作为大模型进行推理和分类的依据，数量为2 ~ 5个。 图7 意图配置
强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度，定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定
给输出数据加噪音的概率，定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术，它通过在模型的输出中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。 取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的尺度 给输出数据加噪音的尺度，定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。
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