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除了短视频风格的口播文案，营销文案还可以根据需求生成不同风格的文案，如小红书风格、知乎风格，或爆款标题等。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择： 对于长时间且稳定的业务需求，包年/包月模式通常更划算，因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求，按需计费模式则更为合适，因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。
模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类问题
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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
参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网，否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时，才允许支持内网URL，且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方法
提示词工程使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台可以辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作，并对提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度，一个任务代表一个场景或一个调优需求，在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。
工程，用于存储数据集。 训练资源：训练单元可用于所有大模型的模型训练、模型压缩功能。 推理资源：推理单元可用于NLP、CV、专业大模型的模型推理功能， 模型实例可用于预测、科学计算大模型的模型推理功能。 具体订购步骤如下： 使用主账户登录ModelArts Studio大模型开发
图8 添加知识库 添加知识库后，可在“知识库”中查看当前已添加的知识库。 图9 已添加知识库 步骤6：配置对话体验 应用支持配置对话体验功能，该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验，包括开场白、推荐问题与追问。 开场白：开场白是用户与应用进行首次交互时，应用主动向用户展示的一段内容。
自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答（/chat/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本（/text/completions）
大模型”节点分支，输出“大模型”节点的回答。 图2 试运行工作流-2 多场景测试：对多种不同场景下的prompt进行测试，确保在各种情境下系统能够有效响应： 不同语言对的翻译：如图3，针对不同的语言对（如中文到法语、俄语到西班牙语），评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对
选择标注项为“图片Caption”且开启AI预标注功能时，可设置以下两种方式的“标注要求”： 选择“全部标注”：要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”：允许标注人员在确认AI预标注满足要求后，直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注审核
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置
保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置
保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除旧版本，再进行升级，期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置
盘古CV大模型能力与规格 盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型，赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型
选择标注项为“视频Caption”且开启AI预标注功能时，可设置以下两种方式的“标注要求”： 选择“全部标注”：要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”：允许标注人员在确认AI预标注满足要求后，直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注审核
整权重。 资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。
盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
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