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Token计算器 功能介绍 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。
图2 数据导入 返回导航栏，选择“数据工程 > 数据加工 > 加工任务 > 管理加工算子 > 创建自定义算子”，如图3所示。 图3 创建自定义算子 传入对应的YML文件和TAR包，构建格式转换算子。 返回导航栏，选择“数据工程 > 数据加工>加工任务> 创建加工任务”。
同时，ModelArts Studio平台，对数据、模型、应用和Agent在统一的入口进行管理，可以快速掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等，能够让用户更加方便地进行统一管控和资产管理。
图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测 > 任务管理”。 单击操作列“评测报告”，在“评测报告”页面，可以查看评测任务的基本信息及评测概览。 其中，各评测指标说明详见Deepseek大模型评测指标说明。 导出评测报告。
统计NLP大模型调用信息 针对调用的大模型，平台提供了统一的管理功能。 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。 图1 我的空间 单击左侧导航栏“调用统计”，选择“NLP”页签。
平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。
用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
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。
图2 日志管理 图3 日志管理 运行日志内容介绍 数据集加工任务运行日志包括3个部分。具体如下。 数据集加工任务总览 加工任务创建后打印。显示该加工任务包含的算子。 图4 数据集加工任务总览 算子运行详情日志 记录算子在运行时关键节点的信息。
配置知识库 知识库是Agent开发平台中用于存储、管理和检索领域知识的核心组件，它通过结构化存储、智能检索以及动态更新机制，为Agent提供精准的信息支持。
管理原始数据集 数据导入成功后，可对原始数据集进行统一管理，支持的操作如下：查看数据集的基本信息、数据血缘、操作记录以及对下载、删除数据集等操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击进入操作空间。
表5 Agent平台发布渠道 功能 说明 API 将Agent封装成标准化API接口，供开发者直接调用，适用于需要与其他系统（如企业内部应用、第三方服务）深度集成的场景。
撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 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”，单击界面右上角“创建工程”。 输入工程名称、描述，选择行业、标签后。
获取项目ID 从控制台获取项目ID 登录管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 图1 我的凭证 在“我的凭证”页面，获取项目ID（project_id），以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。
另外，您是否吸烟或有其他呼吸系统疾病史？"
在这种场景下，你可以使用变量聚合节点聚合多路分支的输出变量，变量聚合节点会读取多路分支中第一个不为空的值，供流程下游的节点使用和操作，不用额外处理未运行分支的输出结果，简化了数据流的管理。 变量聚合节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中
工作流嵌套可实现复杂任务的模块化拆分和处理，使工作流编排逻辑更加灵活、清晰、更易于管理。 工作流节点配置步骤如下： 拖动左侧“工作流”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。 参照表1 工作流节点配置说明，完成工作流节点的配置。
代码 - 编写Python代码片段，仅支持python系统库，不支持引入依赖包；代码配置示例如下： 文本拼接示例代码。
请求示例 { "data": [ { "feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ...
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