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X-Apig-AppCode API Key值，获取API Key步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“系统管理与统计 > 应用接入”，单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中，选择已部署好的大模型，单击“确定”。 在“应用接入”列表的“API
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 意
Product type选择Reanalysis。 Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。 Pressure level选择1000hPa、92
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。
"feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...] } }, { "context": { "feature_0": [
发布文本类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 文本类数据集支持发布的格式为： 标准格式：数据工程功能支持的原始格式。 标准格式的示例如下，其中，context和target是键值对。 {"context": "你好，请介绍自己"
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 从OBS导入：单个文件大小不超过1GB，文件数量不限制。
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
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):
false 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, 1]，取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，例如0.9，适合完成创造性的任务。
产品优势 全面的大模型系列 盘古大模型服务支持盘古NLP、CV、多模态、预测、科学计算五大基础模型能力，支持三方大模型的推理与部署，目前已预置DeepSeek R1/V3及Qwen等模型，多种模态逐步融合。 成熟的行业服务 首创大模型分层架构，基于盘古基础大模型训练行业大模型，支
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
触发不同审批路径），避免大模型幻觉干扰关键决策。 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。
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题： 提示词写作实践
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
# 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
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
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。
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