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还与业界主流模型调用规范保持一致。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时，需要使用一
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参数可以
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答、偏好优化DPO等，同时新增了Reasoner模型，Reasoner模型是一种基于逻辑推
客服助手 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。 企业原智能客服系统： 仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。 面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。 使用NLP大模型对客服系统升级后： 大模型智能客服可以7x24
len(audio) / 1000 # 转换为秒 except: duration = None return duration class Process: def __init__(self, args: argparse.Namespace):
params_dict.get("data_input") data = json.loads(data_input) return {"data": data} 单击save_data_to_local_file组件，将组件入参与画布参数及上一个节点出参进行关联。 图4
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。 强化学习（DPO） 关注偏好性：DPO（Direct
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
）模型，且推荐的模型数量设置为5。这意味着除了基模型池中的5个LightGBM模型外，系统还会再推荐5个不同的模型。因此，总共有10个模型用于训练，其中5个是LightGBM模型，另外5个是系统根据数据情况推荐的不同模型。 说明： 当基模型算法池包含gatednet时，该参数不生效。
# b = params_dict.get("b") # todo # return {"a": a} return None 创建脚本组件 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“垂域应用开发
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盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
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调优典型问题 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话？ 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题
度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
微调典型问题 什么情况下需要微调？ 微调的目的是为了提升模型在某个特定的任务或领域的表现。在大多数场景下，通过Prompt工程，通用模型也能给出比较满意的回答。但如果您的场景涉及如下几种情况，则建议采用微调的手段来解决： 目标任务依赖垂域背景知识：通用模型学习到的知识大部分都是来
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式，即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式，即费用根据服务实际消耗量计费，系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
"content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上，您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用
模型自动控制模式下，需要填写逻辑提示词，指导模型更好地完成任务。 工作流配置 起始工作流 多智能体每次执行开始都会执行的工作流，用于开场白，身份核验之类的开始对话任务。 子工作流 业务工作流，实际完成业务述求的工作流，比如在推销产品类的agent中可能是不同产品推销流程的工作流。 默认工作流
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