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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
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
数据单元类型，有以下几种类型： WORKFLOW_STARTED，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 MESSAGE，消息节点，表示工作流执行过程中流式返回的消息。 WORKFLOW_NODE_MESSAGE，节点调试信息，当debug开启时可以看到各个节点响应。 WORKFLO
部署模型”中，可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于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
部署模型”中，可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于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
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下：
部署模型”中，可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于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
summary_response，消息总结节点，包含本次调用的全量响应信息。 done，流式调用结束节点，表示流式响应结束。 content Object 消息块内容，不同event的消息块内容不同。 createdTime long 消息块返回的时间戳，如1733817348963。
nt}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，例如，对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”，响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。 { "projects":
Agent开发平台的工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。
部署模型”中，可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于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
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Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“能力调测”，单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”，若不填写，将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数，具体参数说明见表1。 表1
若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页签，模型列表单击“调用路径”，获取该模型的部署ID。
“能力调测”功能支持用户直接调用已部署的预置服务，使用步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“能力调测”，进入“文本对话”页签，选择服务与系统人设，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
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
……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？
时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
节点配置完成后，单击“确定”。 连接代码节点和其他节点。 步骤9：配置消息节点 消息节点可提供中间过程的消息输出能力。 消息节点配置步骤如下： 拖动左侧“消息”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。 参照表8，完成大模型节点的配置。 表8 消息节点配置说明 配置类型 参数名称 参数说明 参数配置
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