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功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
若还未创建个人MCP服务，需要创建后再添加，创建MCP服务详细过程请参见MCP服务管理。 添加MCP服务后，可在“MCP服务”中查看当前已添加的MCP服务。 图3 添加个人MCP服务 移除MCP服务 在“MCP服务”模块，在已添加的MCP服务右侧单击“”。 页面提示“删除MCP服务成功”则表示MCP服务已移除。
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
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
行微调。通过此方式，将原始问题转化为针对特定时间点的二分类任务，判断其状态为正常或异常。 推理部署服务需要兼容预训练、微调两种产物的部署，每种模型调用逻辑以及输出结果有区别，需要服务内自动识别加载模型的类别，并根据API请求体输入返回推理结果。 若为预训练工作流产物（正常数据学习
行微调。通过此方式，将原始问题转化为针对特定时间点的二分类任务，判断其状态为正常或异常。 推理部署服务需要兼容预训练、微调两种产物的部署，每种模型调用逻辑以及输出结果有区别，需要服务内自动识别加载模型的类别，并根据API请求体输入返回推理结果。 若为预训练工作流产物（正常数据学习
用于各种应用场景和研究领域。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，如上下文、输入或示例等。 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
续费 包周期服务到期后，您可以通过手动续费来延长服务的有效期。 包周期服务到期后，如果在保留期结束前未完成续费，后续则不能再对已过保留期的服务进行续费操作，需重新购买对应的服务。
"feature_1": 712.3825532408, "feature_2": 373.0545721447, "feature_3": 393.8145421256, "feature_4": 597
Key值），API服务仅校验API Key，从而实现快速响应。 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“关联服务”中，选择全部服务或者指定已部署好
Key值），API服务仅校验API Key，从而实现快速响应。 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“关联服务”中，选择全部服务或者指定已部署好
Studio大模型开发平台部署Pangu-EmbeddingRank模型，会生成Embedding模型服务、Rerank模型服务两个服务。这两个服务均可以在Agent开发平台中创建知识库中被使用。其中Embedding模型服务在创建知识库中，文本处理阶段，用于对文本文档进行切片，转换成向量化表示。在知识
参数解释： 时序任务的历史窗口大小，该参数主要服务于支持多尺度窗口的模型的推理。 约束限制： 填写时需要保证输入序列长度大于等于该值。 取值范围： min：32 max：与训练模型的历史窗口大小一致，最大不超过512。 默认取值： -1，-1为当前服务模型的默认大小。 prediction_len
"feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ... { "feature_1": xx, "feature_2": xx
约束与限制 本节介绍盘古大模型服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。
边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上，这些设备通常是用户自行采购的服务器，通过ModelArts服务纳管为边缘资源池，然后利用盘古大模型服务将模型部署到这些边缘资源池中。 ModelArts边缘节点是ModelArts平台提供的用于部署边缘服务的终端设备。创建边缘资源池之前需先创建ModelAr
"feature_1": xx, "feature_2": xx, ... "feature_n": xx }, ... { "feature_1": xx, "feature_2": xx
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调用静态应用 部署静态应用操作完成后，在画布右上角单击“画布服务”，可获取该静态应用的调用地址。 图1 画布服务列表 根据服务调用地址，及组件或者画布的请求参数构造调用请求，完成服务的调用，请求参数配置见表1。 边缘部署服务的访问URL格式为：<所使用负载均衡的协议>://<负载均
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 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。
