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带thinking思维链的逻辑推理数据示例： {"system": "你是一个擅长于文章写作、文本分析、代码编写、数学运算、逻辑推理的AI助手，专注于针对用户的问题给出高质量解答。"
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
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
预置插件：平台预置了代码解释器插件，能够执行输入的代码，得到运行结果。支持开发者直接将插件添加到工作流或应用中，丰富其能力。 自定义插件：平台允许开发者创建自定义插件，支持将API通过配置方式快速创建为插件，提供给工作流或应用调用。
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
平台预置了"文件处理"、"代码解释器"等十几种实用插件，做到开箱即用，更开放自定义插件创建能力，开发者可将企业内部API、第三方工具或自研函数封装为插件，通过简单的参数配置即可让智能体调用。 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。
[unused10][unused9]系统：你是一个擅长于文章写作、文本分析、代码编写、数学运算、逻辑推理的AI助手，专注于针对用户的问题给出高质量解答。
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。
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“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。
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。
英文名称 MCP服务英文名，英文名称为该MCP服务在系统内部交互的唯一标识符，在API调用、系统间通信，代码引用等场景下使用。需确保同一个租户下唯一。 MCP服务地址 MCP服务SSE地址。 服务URL地址只支持HTTP和HTTPS。
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”、“预置”的组件资产。
图2 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。 search_plan接口body样例： { "query": "今天天气怎样？"
模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作，但是不能创建或者删除计算资源，也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限，其余角色不具备。
温度 控制模型推理N条数据的随机性，当temperature趋近于0时，选择最大概率的词；temperature越大，分布越平缓，选择更随机。 核采样 控制模型推理的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。
DeepSeek-R1 DeepSeek-R1满血版671B参数模型，在数学、代码、自然语言处理能力比肩OpenAI o1正式版。DeepSeek-R1-32K-0.0.1版本支持推理部署。 平台已预置推理服务，用户可通过体验中心或者API调用该推理服务。
图3 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。
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，表1提供了典型推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 典型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。
DeepSeek R1在数学推理、代码生成等核心任务上追平甚至超过GPT-4o和o1等顶尖闭源模型的效果，成为业界公认的LLM领先模型。
