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数据打标 SFT通用语义质量评分 通过LLM对SFT数据质量做通用语义检查和打分，并可根据打分阈值进行过滤。 SFT思维链质量评分 通过LLM对SFT数据中的思维链做质量检查和打分，并可根据打分阈值进行过滤。 违禁文本检测算子 违禁内容检测算子通过对输入中文文本内容分析，最终返回文
"max_tokens": 520, "temperature": 0, "stream": "false", } 多图 { "messages": [{ "role": "user", "content": [{
Key认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时，原有Token认证无法支持，可通过API Key认证调用请求。 参考表2填写请求Header参数。 表2 请求Header参数填写说明 认证方式 参数名 参数值 Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token
"feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ... { "feature_1": xx, "feature_2": xx
2 jsonlines 4.0.0 jupyter-client 7.4.9 jupyter-core 5.7.2 keras 3.2.1 kiwisolver 1.4.5 lazy-import 0.2.2 lazy-loader 0.4 levenshtein 0.26.0 libclang
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
取值范围： 不涉及 默认取值： false temperature 否 Float 参数解释： 用于控制生成文本的多样性和创造力。 控制采样随机性的浮点数。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。值为 0
冲击性的强弱 94 kurt_aver_filtered_band_1000_2000 带通滤波信号（1_2kHz）平均峭度 对信号做1_2kHz带通滤波后，计算平均峭度，描述带通滤波后信号中冲击性的强弱 95 kurt_aver_filtered_band_2000_3000 带通滤波信号（2_3kHz）平均峭度
application/json Authorization 用户创建应用接入获取的API Key，拼接“Bearer ”后的字符串。示例：Bearer d59******9C3 如图4，为Token认证方式的请求Header参数填写示例。 图4 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。
application/json Authorization 用户创建应用接入获取的API Key，拼接“Bearer ”后的字符串。示例：Bearer d59******9C3 如图4，为Token认证方式的请求Header参数填写示例。 图4 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。
tward sea water velocity，Northward sea water velocity，Sea surface height above geoid，Sea water potential temperature，Sea water salinity。 选择完
支持用户在工作流结束节点的“输出参数”模块自定义配置参数，自定义配置参数将会显示在user_fields参数里。 "outputs":{"user_fields":{"aaa":"1","vvv":[{"role":"user","content":"1"}]},"responseContent":"你好！\uD83D\uDE0A
temperature 否 Float 参数解释： 用于控制生成文本的多样性和创造力。参数的取值范围是0到1，其中0表示最低的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。temperature参数可
流式（Header中的stream参数为true） POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id} Request Header:
系统预置加工算子介绍 文本类加工算子介绍 视频类加工算子介绍 图片类加工算子介绍 气象类加工算子介绍 音频类加工算子介绍 预测类加工算子介绍 通用类加工算子介绍 父主题： 管理加工算子
在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。 { "prompt": "你好", "temperature": 0, "max_tokens": 100 } 图3 填写三方模型请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。
当发布成“盘古格式-非思维链”时会把数据集中符合“盘古格式-思维链”的数据剔除，反之发布“盘古格式-思维链”则会把“盘古格式-非思维链”的数据剔除。 填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认”，发布数据集。 扩展信息会自动保留所选数据集的属性，并且在选择发布“盘古格式-思维链”数据集之后
都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个token：“over”、“weight”。在中文中，有些汉字会根据语义被整合，如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中，以N1系列模型为例，盘古1个token≈0
temperature 否 Float 参数解释： 用于控制生成文本的多样性和创造力。参数的取值范围是0到1，其中0表示最低的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。temperature参数可
时序预测必须要包含至少一列时序数据，用于表示特征在固定时间间隔的变化。 示例如下（表示不同特征feature1,feature2在固定时间间隔的值）： feature1,feature2,target 10.5,20.3,100 10.6,20.5,101 10.7,20.7,102
