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提供大模型额外的约束信息，用于更准确的提取参数，例如指定被提取参数的格式要求。 举例：用户希望提取电话号码tel_number，约束里面可以写tel_number必须是11位数字 追问模式 追问模式用来配置，在多次交互过程中，系统返回的参数追问语句生成模式。 默认：使用默认内置追问模板生成追问语句，每次追问内容相同。
基于Pangu-AI4S-Regional-Weather训练出的区域天气模型+ 自行训练出的区域新能源风模型 新能源光推理 Pangu-AI4S-Global-Weather (1h + 3h + 6h + 24h) + 基于Pangu-AI4S-Regional-Weather训练出的区域天气模型 + 自行训练出的区域新能源风模型
败。 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 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 标签（选填） 设置部署任务的标签，部署和更新模型时，以“SERVICE_TAGS_CONFIG”为key
设置部署模型时所需的实例数。 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 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 标签（选填） 设置部署任务的标签，部署和更新模型时，以“SERVICE_TAGS_CONFIG”为key
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不必要的维护操作，高误报率意味着系统频繁错误地预测设备故障，即使设备实际上运行正常，这种情况会导致不必要的维护活动。 漏报率 漏报率是指被错误预测为正常的异常样本在总异常样本中所占的比例。漏报率关乎于错过真正的故障，高漏报率表示实际存在故障时，系统未能正确识别并报警，这意味着真正
Ascend：部署使用的NPU数量。 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 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 标签（选填） 设置部署任务的标签，部署和更新模型时，以“SERVICE_TAGS_CONFIG”为key
输入和输出参数配置如表1和表2。 表1 输入参数说明 参数名称 值类型 参数说明 inputtext 引用 引用“开始”节点的变量query。 表2 输出参数说明 参数名称 展示名称 类型 USER_RESPONSE 用户最近一轮对话输入 String STATUS 运行状态码 String starttime
申请试用ModelArts Studio大模型开发平台 约束限制 ModelArts Studio大模型开发平台对接了公测系统，在试用前需要先申请公测，待申请通过后才能使用。 申请公测 您可以直接进入申请公测页面或者登录ModelArts Studio大模型开发平台进入申请公测，单击“立即申请”，如图1所示。
填写。默认设置为中括号。 类别特征列 使用LabelEncoder处理的特征列的列表，用于处理字符串类型的类别特征。填写格式为中括号，其中列举带引号的特征列名，默认设置为中括号，表示没有需要使用LabelEncoder处理的特征。 协变量列 用于显式指定协变量例用时序任务建模。如果不填写，则自动选择协变量列。
式，按订单的购买周期计费，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
数据工程介绍 数据工程介绍 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台（下文简称“平台”）为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。
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配置MCP Agent平台工具调用支持MCP协议，并提供了一个丰富的MCP服务生态系统，以增强智能体的功能。MCP是一种开放协议，它规范了应用程序向大语言模型提供上下文的方式，平台集成了"高德地图"、"车票查询工具"、"必应搜索"等多种实用MCP服务，开通后可以一键集成调用。此外
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 32K 4K 医学大模型首个reasoner版本，较盘古基础大模型reasoner版本在医学行业领域效果更优。 Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 128K 4K
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
行研读或者研究，并通过与人工智能大模型的交互对于该篇文章进行深层次的理解，因此产生如下应用场景： 图1 AI研读研究助手业务交互流程图 此系统采用应用Agent平台进行构建，通过图形化界面快速设计、配置各项功能模块，无需代码开发，降低开发门槛，为学术研究领域的读者或者作者提供基于
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其数据质量和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。通常来说，数据评估遵循以下方法进行： 质量评估： 数据集质量评估：可以通过抽样评估的方式，随机抽取数据集中的样本，使用人工或自动打分的方式，来对数据集的质量进行打分。
