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图4 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。API参数说明详见《API参考》文档。
申请试用ModelArts Studio大模型开发平台 约束限制 ModelArts Studio大模型开发平台对接了公测系统，在试用前需要先申请公测，待申请通过后才能使用。
不同数据加工算子所需数据资源类型详见系统预置加工算子介绍。 按需（时长）计费、包年/包月 ModelArts Studio-数据智算单元 适用于数据加工，用于AI类算子加工。 不同数据加工算子所需数据资源类型详见系统预置加工算子介绍。
那么可以将各个处理模块的代码脚本封装为组件，通过工业应用编排功能将各组件编排成一个完整的工作流来实现视频抽帧。除了将代码脚本封装为组件外，也可以将算法封装为组件。例如，将一个图片分类算法封装为组件，那么在视频抽帧完成后，可以叠加一个图片分类算法对图片做进一步的处理。
工作流中包含大模型节点、知识检索节点、意图识别节点、判断节点、代码节点等多种节点，每个节点都具有特定的功能，能够处理数据、执行任务和运行算法。通过可视化设计，开发者可以清晰地看到数据的流转过程和任务的执行顺序，从而完成复杂的Agent任务编排。
按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。 父主题： 计费FAQ
数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。 在集成了数据获取、数据加工、数据发布功能外，平台还支持对原始数据集、加工数据集、发布数据集、数据合成指令进行一站式管理。
最终的数据集包括 850,000 个数学问题、250,000 个代码问题和 100,000 个科学问题。
配置MCP Agent平台工具调用支持MCP协议，并提供了一个丰富的MCP服务生态系统，以增强智能体的功能。MCP是一种开放协议，它规范了应用程序向大语言模型提供上下文的方式，平台集成了"高德地图"、"车票查询工具"、"必应搜索"等多种实用MCP服务，开通后可以一键集成调用。
只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其数据质量和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。
在一个客户服务问答系统中，可以用特定领域（如电商、保险）的对话数据对预训练模型进行微调，使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 父主题： 训练图像问答大模型
系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类
调用详情 在触发应用时，调用链中展现具体事件的详细信息，包括触发的组件、事件耗时、事件的输入和输出信息等。便于开发者快速地追溯操作顺序并精准定位问题。 父主题： 调试与发布应用
评估数据集 数据评估介绍 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其数据质量和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。
大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
高频常见问题 大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 大模型微调训练类问题 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
如果在计费周期内不再使用包年/包月资源，您可以执行退订操作，系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。
