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提示词工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估，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 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习
文本对话 功能介绍 基于文本对话功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions 表1 路径参数 参数 是否必选
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布
什么是提示词工程 提示词工程简介 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
数据工程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据工程功能，支持从数据源导入到数据质量控制的全流程管理。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节，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
使用“能力调测”调用科学计算大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海浪高度预测能力
横向比较提示词效果 将设置为候选的提示词横向比对，获取提示词的差异性和效果。 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 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧
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查看该
模型开发 ModelArts 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
工作流 功能介绍 通过调用创建好的工作流API，输入问题，将得到工作流执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id
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}
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础
创建视频类数据集标注任务 创建视频类数据集标注任务前，请先完成创建视频类数据集加工任务。 创建视频类数据集标注任务步骤如下： 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“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台
创建图片类数据集标注任务 创建图片类数据集标注任务前，请先完成创建图片类数据集加工任务。 创建图片类数据集标注任务步骤如下： 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“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角
配置插件 配置插件的步骤如下： 在“高级配置 > 插件”，单击“添加”。 图1 配置插件 在“添加插件”窗口，选择预置插件或个人插件，单击进行添加，最后单击“确定”。若想创建插件可单击右上角“创建插件”，创建插件的步骤请参见创建插件。 图2 添加插件 添加插件后，可在“高级配置”中查看当前已添加的插件
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用，示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算
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