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CV大模型自动评测任务参数说明（基于规则） 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型类型 选择“CV大模型”。 评测模型 评测不同的CV模型。支持物体检测N，物体检测S，图像分类，语义分割等类型。 服务来源 支持已部署服务。单次最多可评测10个模型。 已部署服务：选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。
训练后推理服务部署失败，报错NPU不可用 推理服务启动失败，报错NPU不可用： get device count of NPU failed,torch.npu.is_available() is False NPU卡未及时释放或者被其他应用占用，导致推理服务器上无推理卡可用。
Deployed_model 通过V2版本推理接口调用该推理服务时的唯一标识。 安全护栏 开启并同意授权 安全护栏保障模型调用安全。 版本选择 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 限时免费。 实例数 设置部署模型是所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。
权限配置类型。针对当前场景，选择“普通模式”即可。 权限模板 预置权限配置模板，不用选择。 服务列表 在“服务列表”中搜索OBS，弹出“对象存储服务（OBS）”，选择即可。 功能权限 在“服务列表”中选择到服务之后，会出现该服务的所有权限，选择对应授权即可。 图1 IAM子用户授权添加OBS授权 将数据发布至AI
len(audio) / 1000 # 转换为秒 except: duration = None return duration class Process: def __init__(self, args: argparse.Namespace):
- 4 Agent开发：预置工具上新，支持24个预置应用，14个官方插件及10个MCP服务 新增插件市场及MCP服务市场，支持联网搜索、高德地图、12306在内的14个官方插件及10个MCP服务，支持用户开箱即用 公测 - 5 Agent开发插件优化：支持自动解析插件信息，插件信息填写一键完成
请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。
作业配置参数 设置模型部署参数信息。 计费模式 选择计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 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。 图1 创建全球区域中期海洋智能预测部署任务
工作流节点：实现工作流嵌套工作流的效果。 MCP服务节点：MCP服务节点是工作流中实现第三方能力调用的核心组件之一。作为功能扩展的重要载体，该节点允许通过调用MCP服务来执行特定功能任务。每个MCP服务实质上是一个工具集合，可以提供模块化服务来拓宽工作流的能力边界，完成更复杂的任务。
资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 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
参数名称 参数说明 选择服务 评测类型 选择“大语言模型”。 服务来源 支持已部署服务、外部服务两种选项。单次最多可评测10个模型。 已部署服务：选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。 外部服务：通过API的方式接入外部模型进行评测。选择外部服务时，需要填写外部模
优势：流程透明可控，分支条件清晰（如不同额度触发不同审批路径），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
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。
应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着
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提高效率：通过自动化的方式处理大量的客户服务请求，快速识别出哪些对话涉及还款提醒或催收，从而能够更快地分配资源进行后续处理。 增强客户体验：及时准确地识别客户的还款意愿或者财务困难情况，可以帮助金融机构更灵活地调整还款计划，提供个性化的服务方案，进而提升客户满意度。 风险控制：有
以催收意图识别为例，该场景需要识别以下6种不同意图： 咨询：通常是一般性问题询问或请求客服帮助解决问题。 投诉：当用户对服务、产品或处理不满，明确要求作为投诉问题来处理。 表扬：用户称赞服务。 建议：用户提出改进建议。 催复：在银行业务的工单分类中，“催复”通常指客户或内部人员针对某一未及时得到
明、平台服务协议。版本列表页展示当前模型下多个版本的特性介绍。 图3 模型介绍 图4 版本列表 训练、部署模型 参考大模型开发章节，模型训练和部署的操作步骤。 以NLP为例，可参考训练NLP大模型和部署NLP大模型完成模型的训练和部署。 体验模型功能 平台提供预置部署服务，可直接
105012 插件request请求超时。 插件请求超时，检查插件服务。 105013 插件返回结果过大。 当前支持10M大小的返回，超过此大小会报错。 105014 插件request proxy error。 请检查插件服务是否有问题导致无法连接。 认证鉴权 110000 认证失败。
发布多模态类数据集 数据prompt拼接样例 默认prompt为： [unused9]系统：你生成综合质量（有用性，事实性，无害性）极好的回复。[unused10][unused9]系统：你是一个擅长于文章写作、文本分析、代码编写、数学运算、逻辑推理的AI助手，专注于针对用户
