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Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推理SDK章节示
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。 父主题： 计费FAQ
对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置，用户可以轻松创建Agent应用，快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能，支持用户存储和管理数据，
模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 使用盘古NLP大模型创建Python编码应用的流程见表1。 表1 用盘古NLP大模型创建Python编码应用 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2：配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。
得出更准确的结论，而不是直接跳到最终答案，减少了过度简化或跳跃推理的可能性。 分步推理与反馈：通过分步推理，模型能够在每个步骤后检查和修正自己的思考过程。 例如，在给定一个复杂的逻辑推理问题时，可以要求模型每完成一小步推理，就提供中间结论和推理过程。这样，模型不仅能增加解题的准确性，还能增强理解和自我校正的能力。
Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速开发，全程0代码开发，极大降低大模型开发门槛。 功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开
HTTP请求方法，表示服务正在请求操作类型，包括： GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 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
提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大
针对“零码”开发者（无代码开发经验），平台提供了Prompt智能生成、插件自定义等能力，方便用户快速构建、调优、运行属于自己的大模型应用，仅需几步简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。 对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：可以在重新指定深海变量、海表变量、以及深海层深、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围，适用于想自定义自己的区域模型的场景，需预先准备好区域高精度数据。 微调：在已有模型的基础上添加新数据，它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况，添加最新数据的场景。
在特定任务上具有更高的准确性：微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力，微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 在一个客户服务问答系统中，可以用特定领域（如电商、保险）的对话数据对预训练模型进行微调，使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外，针对微调训练任务，平台提供了两种微调方式：
流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现，也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Search来搭建，也可以利用外部web搜索引擎。在初步验证大模型效果时，可以假设检索出的文档完全相关，将其与query及特定prompt模板拼接后输入模型，观察输出是否符合预期。
应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着
开发三大工具链，帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台，企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、科学计算大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能，确保
具体格式示例如下： {"context": "你好，请介绍自己", "target": "我是盘古大模型"} csv格式：csv文件的第一列对应context，第二列对应target，具体格式示例如下： "你好，请介绍自己","我是盘古大模型" 数据集最大100万个文件，单文件最大10GB，整个数据集最大10TB。
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型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为华为账号，将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户，获取IAM用户的Token。 获取Token方法： Token可通过调用“获取Token”接口获取，接口调用示例如下：
过配置方式快速创建为一个插件，并供Agent调用。 在左侧组件面板中拖拽出一个“插件”组件。 选择“个人插件”页签。 在“个人插件”中选择自己创建的插件。 选择需要添加的插件，单击，即可完成添加插件。 支持选择多个插件。 单击画布中的已添加的“插件”组件，打开参数配置页面。 在“参数配置”中，配置输入参数和输出参数。
读一本关于宋朝的历史书籍。突然，他感到一阵眩晕，当他再次睁开眼睛时，他发现自己身处一个完全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一座繁华的城市，人们穿着古代的服饰，用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新
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