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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。
（算子框架会将数据集下载到算子本地目录中））和file_name（数据文件的文件名称） 图片/视频/音频-Parquet文件： 框架提取Parquet的样本内容传递给算子，每个Parquet文件调用一次算子,DataFrame的字段名与Parquet文件中的定义一致， 其中有两个系统预定义字段
表示系统能够记忆的历史对话数。 能力调测功能同时支持生成示例代码，支持生成Python、Shell代码。 父主题： 调用图像问答大模型
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。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外
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
def process(self, params_dict: dict): data_input = params_dict.get("data_input") data = json.loads(data_input) return
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
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。
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。
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。
{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman
Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。
] } }, { "context": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...] }
数据处理后： [[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：你是一个翻译高手。[unused10][unused9]用户：给定一个英文句子，翻译成中文。
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"
目前，全省环保系统涉煤收费清理规范工作已全面展开，主要包括涉煤排污费征收和涉煤环境监测服务费收费两项内容。按要求，各市、县环保部门需紧紧围绕这两项内容，逐条逐项进行清理规范，把排污费征收和监测服务费收取工作进行一次清理和规范。
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
{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上，您可以使用
__init__(url="") def process(self, req): rst = {'result': "success", 'suggestion': "pass"} return rst, 200 dependency
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参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。
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