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> 创建NLP大模型部署任务”。 使用“能力调测”功能 调用API接口 “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
print(response.headers["X-Subject-Token"]) 获取Token步骤: 本示例中,通过使用Postman软件获取Token。 登录“我的凭证 > API凭证”页面,获取user name、domain name、project id。 由于盘古大模型当前部署在“西南-
数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式如下: 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 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 > 提示用例管理”,单击页面右上角“创建提示用例集”。
在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作,但是不能创建或者删除计算资源,也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限,其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限,其余角色不具备。
创建好工作流后,可以调用该API,传入问题,执行工作流,得到工作流执行的结果。 工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了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
型的生成行为,如调整温度、核采样、最大Token限制等参数。模型参数的设置会影响模型的生成质量和多样性,因此需要根据不同的场景进行选择。 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”。
{"context":["你好,请介绍自己"],"target":"我是盘古大模型"} 创建文本类数据集流通任务 创建文本类数据集流通任务步骤如下: 登录ModelArts 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“数据工程 > 数据发布 > 数
需包含annotations,train,val文件夹,annotations文件夹下用train.json和val.json记录训练集和验证集标注,train和val文件夹下保存具体的图片。 json标注文件的详细说明请参见姿态估计标注json文件说明 单个文件大小不超过50G
以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。
步骤4:配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5:调试应用 本样例场景实现应用的调试。 步骤1:创建应用 创建应用的步骤如下: 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”,将跳转至Agent开发平台。 在Ag
"content":"_status","createdTime":1735558576303} data:{"event":"message","content":"工具","createdTime":1735558576303} data:{"event":"message","content":"来"
默认值为false,如果开启流式,请赋值true,同时n参数只能设置为1。开启流式开关后,API会在生成文本的过程中,实时地将生成的文本发送给客户端,而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表
设定工作流的结束点,标志流程的完成或终止。 步骤11:试运行工作流 进行工作流的调试,确保各节点正常运行。 步骤1:创建工作流 创建工作流的步骤如下: 登录ModelArts 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。