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try: audio = AudioSegment.from_file(file_path) duration = len(audio) / 1000 # 转换为秒 except: duration = None return
大模型应用场景 客服助手 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。 企业原智能客服系统： 仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。 面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。
temperature越高，例如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。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好。
verify aksk signature fail：AK/SK认证失败。 x-auth-token not found：未找到x-auth-token参数。
灵活的知识库管理 平台提供智能化的知识库系统，支持开发者构建专属数据资产库。无论是本地文档（支持PDF、Doc、PPT等格式）、网页数据还是结构化数据库，均可快速导入知识库。
def main(args: dict) -> dict: # 写代码进行逻辑处理 ret = { "office_data": args.get('office_data', 'default') } return ret 此处的示例未进行代码逻辑处理
预处理数据 根据3.2.1-获取源数据中描述的方法，可以获得通用和行业的微调数据集，与业界的微调数据格式相同，需要将文本处理为JSONL格式，其中的每一行文本为一个JSON字符串，至少包含两个json key分别表示问题和回答，对应key为 context 和 target，system
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题： 提示词写作实践
"answer": "是"}]} 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。
配比并发布数据集 数据配比介绍 不同数据源与大语言模型某些特定能力的学习具有紧密的联系，根据来源不同，微调数据主要分为两种类型： 通用问答数据和行业问答数据。通用问答数据涵盖了数学、代码和逻辑推理等，主要是为了保留模型的通用能力。 行业指令数据主要为了提升模型解决下游任务的能力。以金融
Body 选择自定义，填写内容： {"model": "model","messages": [{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95
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插件节点 插件节点是工作流中实现第三方能力调用的核心组件。作为功能扩展的重要载体，该节点允许通过调用插件来执行特定功能任务。每个插件实质上是经过标准化封装的API工具集合，提供即插即用的模块化服务，拓宽工作流的能力边界，完成更复杂的任务。 插件类型包括预置插件和个人插件。 预置插件
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当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。
在数学问题求解中，RFT应用于解题系统，通过对答案是否正确进行反馈，让模型学会一步步推导出正确的解法。
按需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。
盘古大模型服务使用流程 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大模型开发平台。凭借“模型+开发平台”的产品组合，助力各行业客户实现一站式的大模型开发与应用能力。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的包括数据管理
在“创建合成任务”页面，选择需要合成的数据集，选择合成内容与预期合成条数，如图2，系统指定预期合成条数则为数据集初始数据条数。
管理盘古组件资产 组件资产介绍 组件资产包含以下多种形式： 脚本。 算法包。 后处理代码。 管理组件资产 登录ModelArts Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 图1 我的空间 在左侧导航栏中选择“空间资产 > 组件”，可以查看“本空间”、“其他空间”、“
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