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系统预置加工算子介绍 文本类加工算子介绍 视频类加工算子介绍 图片类加工算子介绍 气象类加工算子介绍 音频类加工算子介绍 父主题: 管理加工算子
": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328,...], "feature_1": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125
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
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,支持在矿山、电力
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。 政务审批 场景:企业资质申报、惠民补贴发放。
{ "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
示例如下: feature1,feature2,target 10.5,20.3,100 10.6,20.5,101 10.7,20.7,102 10.8,20.9,103 10.9,21.0,104 从OBS导入:单个文件大小不超过50GB,文件数量不限制。
True, help="") def prettify_xml(elem): rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return
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。
推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。
什么是盘古大模型 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务包含盘古基础大模型、盘古行业大模型与ModelArts Studio工具链平台,盘古基础大模型提供NLP、多模态、CV、预测、科学计算五大盘古基础模型与三方模型的模型服务,盘古行业大模型提供基于盘古基础大模型训练的行业大模型,涉及金融
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
盘古大模型服务ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
缺省值:false temperature 否 Float 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 意味着贪婪采样。
参数配置样例: 过滤样例: 加工后: 父主题: 系统预置加工算子介绍
参数配置样例: 不需要配置参数 父主题: 系统预置加工算子介绍