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方案设计 设计背景 在教育数字化与 "双减" 背景下,智能伴学助手以知识图谱 + 自然语言处理技术,化身语文学习全场景伙伴,提供「即时问答 + 分层解析 + 情境拓展」陪伴链。它以技术驱动个性化学习,让每个学生拥有专属语文空间,在智能引导中感受语言魅力,厚植文化根基。
盘古行业大模型 盘古NLP行业大模型 盘古行业大模型在盘古NLP大模型的基础之上结合了垂直行业的海量数据,配套MA Studio平台和工具链,可化解特定行业数据构建难、模型效果调优难、场景能力评测难三大难题,满足行业通用场景开箱即用。
{"a": a} return None 创建脚本组件 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。
True, help="") def prettify_xml(elem): rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return
图1 代码节点报错示例 问题原因 代码节点可能存在变量引用错误,具体原因可在界面右上角单击“调试”,在“调用详情 > 调用链”中查看节点输出的错误信息。从上面的错误提示可以看出,是引用str1变量未定义。
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
预置数据指令介绍 ModelArts Studio平台的数据合成功能为用户提供了预置指令,用户可以在“数据工程 > 数据加工 > 合成任务 > 管理合成指令 > 系统预置”查看指令详情,如图7,单击“调测”可查看调测指南,如图8,帮助用户更好地使用该指令。
\n Please answer the question." } ], "temperature": 0.7, "top_p": 0.95, "presence_penalty": 0.5, "frequency_penalty": 0.5, "stream":
调用详情 在触发应用时,调用链中展现具体事件的详细信息,包括触发的组件、事件耗时、事件的输入和输出信息等。便于开发者快速地追溯操作顺序并精准定位问题。 父主题: 调试与发布应用
供应链管理 场景:库存预警与自动补货、物流异常处理。 工作流设计:通过代码节点对接ERP系统,判断节点识别库存阈值,触发补货插件或邮件通知节点。 优势:复杂规则(如供应商优先级、物流延迟策略)可通过分支节点精准实现,稳定性高于纯模型驱动。
加工数据集 数据集加工场景介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工音频类数据集 加工气象类数据集 加工预测类数据集 加工多模态类数据集 加工其他类数据集 管理加工算子 使用日志查看数据集加工进度 管理加工后的数据集 管理加工任务资源 使用加工模板 管理加工模型
(算子框架会将数据集下载到算子本地目录中))和file_name(数据文件的文件名称) 图片/视频/音频-Parquet文件: 框架提取Parquet的样本内容传递给算子,每个Parquet文件调用一次算子,DataFrame的字段名与Parquet文件中的定义一致, 其中有两个系统预定义字段
大模型应用场景 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。
提示词管理 提示词管理支持用户对满意的候选提示词进行保存管理,同时支持提示词的查询、删除。 图1 提示词工程使用流程 父主题: 开发提示词工程
开发Agent应用 Agent开发平台介绍 使用百宝箱中预置的Agent应用 快速搭建Agent应用 快速搭建工作流 单智能体应用开发 多智能体应用开发(Beta) 工作流应用开发 管理Agent平台插件 Agent开发常见报错与解决方案 管理Agent应用 评测Agent
思维链 思维链 (Chain-of-Thought)是一种模拟人类解决问题的方法,通过一系列自然语言形式的推理过程,从输入问题开始,逐步推导至最终输出结论。这个过程可以被看作是一个链条,每一环代表模型在不同层次或阶段的处理和推理。
temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。值为 0 意味着贪婪采样。当取值超过1,会大概率出现效果不可用问题。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性,但也不是唯一的因素。
Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。
{ "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。 父主题: 开发Deepseek大模型
] } }, { "context": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...] }