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- program_package # python算子目录 | | +---dependency | | | +---requirements.txt #需求说明，可选 | | +--- install.sh # 安装脚本，可选 | | +--- process.py # 算子代码
示例如下（表示不同特征feature1,feature2在固定时间间隔的值）： 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
盘古行业NLP大模型介绍 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，助力行业客户更快、更优构建专业大模型。
video_clip.tar，算子包解压后目录结构： +--- video_clip # 与tar包名称保证一致 | +--- program_package # python算子目录 | | +--- install.sh # 安装脚本，可选 | | +--- process.py # 算子代码
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。
图3 custom_python_script组件配置 custom_python_script的脚本代码内容： #!
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。
API方式 如果您需要将盘古大模型服务集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问盘古大模型服务，具体操作和API详细描述，请参见《API参考》。
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
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
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： 父主题： 系统预置加工算子介绍
父主题： 系统预置加工算子介绍
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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。
配置插件 Agent开发平台提供了一个丰富的插件生态系统，以增强智能体的功能。插件是一种工具集，一个插件即是一个API工具。目前，平台集成了类型丰富的插件，包括文件处理、代码解释器、全网热搜榜、高德地图等工具，这些插件能够帮助开发者快速为智能体添加特定功能。
过滤样例： 图12 加工前 图13 加工后 父主题： 系统预置加工算子介绍
表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。
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。
