魔坊（ModelArts）模型训推平台资源 面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，助力千行百业智能升级 购买 控制台 文档 资源与工具 资源与工具 开发服务
AI科学计算服务 AI4SS AI科学计算服务 AI4SS AI科学计算服务（AI for Science Service），是一个致力于将人工智能技术与科学研究相结合的创新平台。面向生物医药、计算化学、地球科学、电磁学、流体等科学领域，提供开箱即用的澎湃算力及调度能力，内置丰富
工业智能体 IIT 工业智能体 IIT 工业智能体，是面向工业领域的一站式场景模型开发平台，用于提升非AI工程师将行业Know-How与AI深度融合、解决行业难题的效率。 工业智能体，是面向工业领域的一站式场景模型开发平台，用于提升非AI工程师将行业Know-How与AI深度融合、解决行业难题的效率。
智能数据湖 AI DataLake 专家咨询 智能数据湖 AI DataLake 智能数据湖 AIDataLake 智能数据湖 AIDataLake 数算分离架构 丨 异构算力调度 丨 秒级弹性 丨 统一元数据 丨 高性能多模引擎 丨 千亿级向量湖 数算分离架构 丨 异构算力调度
盘古大模型快速入门 如何调用盘古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区 优质昇腾云AI模型专区 几行代码自由部署AI应用 丰富多样的AI训练数据集 场景化AI案例，助力AI赋能千行百业 查看全部 学习资源 学习资源 AI开发基本流程介绍
、大数据、AI等新一代技术与智慧城市各行业融合，接入城市海量数据，打造城市各行业时空全息底座，基于行业数据底座进行认知分析和决策优化，与行业产业链伙伴协同打造政企客户的数智化转型升级平台、数据智能应用、AI场景应用 立即使用 行业价值 数智融合 时空数据底座和时空AI模型高效协同
构筑全栈全生命周期的模型开发工具链，通过全面的AI工具和服务，为业务智能快速创新赋能 AI高效开发 提供端到端模型生产线，高效开发、调试和调优大模型应用和场景化应用 提供端到端监控工具，智能运营运维 MLOps高效迭代AI模型，持续提升精度 数智融合，数据服务与AI开发全流程打通 对接AI Gallery，便捷使用开源大模型等预置资产
务诉求 支持ARM架构和鲲鹏芯片，满足客户多样化硬件诉求 支持并行加速和AI加速，全面提升求解效率 支持并行加速和AI加速，全面提升求解效率 支持单机多线程，多机分布式加速，特定场景加速10~30倍 支持AI自适应调优，调参周期从数周，降低到小时级甚至分钟级，全面提升求解性能 基
元模型驱动，实现工业数据标准化建模和不治而顺 元模型驱动，实现工业数据标准化建模和不治而顺 2类元模型，6类元关系 先建模，后实例 强大的面向对象的工业数据建模能力 强大的面向对象的工业数据建模能力 从面向结果/过程到面向对象，效率提升9倍+ 图形化建模，零代码 反向建模导入：支持其他建模工具数据模型的导入和配置
拍博士AI写真为您提供定制化数字分身的算法服务。您只需上传约4-16张照片进行AI训练，生成专属定制的数字分身模型。通过API调用专属的数字分身模型，选择不同写真风格照片，即可生成质感专业、风格各异的AI写真大片。 清晰人像：媲美影楼级写真，美得更清晰,安全服务：以安全为首要考量，上传照片将于24小时内删除
自主建模平台提供高度灵活可配置的可视化数据建模界面，可通过页面元素拖拽的方式快速完成复杂的数据建模，并提供丰富的行业算子模型，方便用户进行快速构建行业模型。建模产品的目标是帮助业务用户最大化的使用数据做研判分析和数据分析，是面向业务用户的交互式数据研判分析探查工具，主要是提供面向
产品构建了从数据接入、模型编排、任务调度、结果输出、以及结果可视化的完整建模过程 ，满足用户自主灵活的建模需求 明智和术智能建模平台是以数据智能一体化平台为基础，面向具有数据模型构建需求的企事业单位的一款产品。具有模型管理、数据管理、可视化建模、可视化图表、知识共享等能力的一站式数据分析挖掘平
POWERED BY MWORKS，新一代多领域工程系统建模仿真、分析与优化通用CAE 平台，基于多领域统一建模规范Modelica ，覆盖可视化建模、仿真计算到结果分析，支持多目标优化、MIL/SIL/HIL等等。基于国际多领域统一建模规范Modelica，Sysplorer支持工业设
达贯通：支持从战略到业务，到流程的要素贯通；业务到应用、数据、软件的要素贯通,支持建模国际标准，可扩展定制：支持架构ARCHIMATE、流程BPMN2.0、软件UML多项国际标准,全配置化环境，建模对象、规则、关系、路线可调配：100+种模板拿来即用，支持端到端流程自动串接分析等
智慧数据自助建模平台是将GA技战法模型化、模型实战化警用建模平台。通过非编程、可视化、探索式的方式，将技战法转化为计算机可识别、可运行的业务模型，让线索侦查、情报挖掘更简单、更智能智慧数据自助建模平台是将GA技战法模型化、模型实战化警用建模平台。通过非编程、可视化、探索式的方式，
专注解决需求与设计阶段的安全问题，分析项目场景与软件架构，自动化识别可能存在的威胁，提出安全需求。在设计之初就考虑安全问题，以最小成本解决安全风险，为软件植入“先天的”安全基因。产品架构图产品功能图功能特色：问卷式场景与架构调研以问卷形式对项目中涉及到的合规要求、需求场景、设计架
DTEmpower是由天洑软件研发的一款通用的智能数据建模软件，其围绕数据建模的各个环节提供有大量算法，通过针对工业场景下算法的深度研发，提高模型质量，降低用户数据建模经验门槛。【产品价值】1. 服务企业数字化转型提供针对工业产品数据特性的数据建模工具，对数据进行充分的分析挖掘，建立相关
STAC产品通过在需求与设计阶段，分析项目场景与软件架构，自动化辨别可能存在的威胁，提出需求，在设计之初就考虑安全问题，小成本解决安全风险，本服务为该产品配套咨询服务。产品架构图知识库关联图 数据关系分析实例银行业解决方案逻辑拓扑功能特色：问卷式场景与架构调研以问卷形式对项目中涉
立即购买 管理控制台 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践 方案概述 应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资
.email域名注册 什么是.email域名注册？ 域名注册（Domain Registration）是用户付费获取Internet上某一域名一段时间使用权的过程。华为云域名注册服务提供域名的注册、购买、实名认证以及管理功能。 华为云的域名注册服务与新网合作，因此通过华为云注册的
000.00元/年 免费AI客服电话-智能AI客户联络中心-AI智能电话机器特征 免费AI客服电话-智能AI客户联络中心-AI智能电话机器特征 免费AI客服电话-内置ASR引擎 支持ASR，NLP，NLU，TTS等技术数据整合识别、响应飞速提升 免费AI客服电话-多轮会话 领先的
使用Email注册网站 如何使用Email注册网站 要使用带有特定后缀的邮箱进行注册网站，其实就是要先进行域名注册。拥有域名后可通过云速邮箱，开通属于自己的域名邮箱。您可以通过在华为云注册域名来开通域名邮箱，在进行网站注册。 购买Email后怎么开通： 购买邮箱成功后需要做如下步骤：
huaweicloud.com/qs-domain/zh-cn_topic_0122928867.html 个人用户信息模板创建：https://support.huaweicloud.com/usermanual-domain/domain_ug_340002.html 购买域名：
CDN HTTPS配置 01:27 CDN HTTPS配置 CDN缓存配置 03:21 CDN缓存配置 CDN怎么用常见问题解答 CDN怎么用常见问题解答 CDN怎么用，如何开通CDN服务？ 如果您需要购买并使用CDN，请参考以下流程： 您需要注册华为云帐号，完成实名认证（国际站用
的机器人软件。 访问店铺 RPA+AI咨询与实施服务 RPA+AI可以代替企业中大量操作繁琐、规则明确、重复度高的工作，“人机协作”是未来趋势，让机器人做它能做的，让人做更有价值的。通过提升业务流程效率助力企业数字化转型。 访问店铺 RPA+AI咨询与实施服务 通过引用RPA机器
安全稳定。 WAF怎么用 购买WAF后，在WAF管理控制台将网站添加并接入WAF。网站成功接入WAF后，网站所有访问请求将先流转到WAF，WAF检测过滤恶意攻击流量后，将正常流量返回给源站，从而确保源站安全、稳定、可用。 了解WAF WAF管理控制台 WAF怎么收费 华为云WAF计费项
您可以先查看如何挑选及命名中文域名，然后再注册。 您可以选择华为云域名注册服务来注册中文域名，您可以先查看如何挑选及命名中文域名，然后再注册。 查看详情 国际域名注册 华为云域名注册服务提供大量国际域名可供注册，国际域名注册流程和其他域名相同，注册前，您可以先了解如何挑选。 华为
ai怎么建模
在智能体开发的早期，最常见的做法是“开发-预览-发布”模式：开发者编写好提示词（Prompt），挂载了知识库和各类工具，在预览聊天框中手动输入5~10个典型问题。如果AI回答得不错，便认为开发完成，直接发布上下。
然而面对真实的业务场景，需要长期稳定运行的智能体而言，这种“抽样聊天”的人工测试存在致命的局限性，往往很快就会遇到这些崩溃时刻：
- 昨天还好好的，今天怎么突然变笨了？
“只是为了优化一句语气词微调了Prompt，结果智能体怎么突然忘记怎么调用知识库了，难道每次改几个字，都要手动重新测试几百个问题吗？”智能体的开发是一个高度敏捷、持续迭代的过程。假设您为了修复“场景A”中的问题，微调了系统提示词。如何确保这一修改没有破坏原本运行完美的“场景B”？如果依靠人工，每次修改一句话，都要把历史的几百个测试用例重新手打一遍，这在人力和时间上是完全不现实的，最终必然导致越改越乱。
- 它竟然当着客户的面瞎编政策！
“遇到知识库没写的问题，不但不拒绝回答，反而自己编造了一个新的答案，到底那条数据触发了它的幻觉？”人工测试通常只覆盖了“理想状态”。当真实用户输入知识库中不存在的偏门问题，或者使用模糊、甚至对抗性的语言提问时，智能体会如何反应？它是否会为了迎合用户而“一本正经地胡说八道”？人工抽测的极低覆盖率，根本无法探测到智能体的能力边界和安全底线。
- 工具看似调用成功了，但是参数对吗？
“让它去查机票，结果转了半天返回无票。是选错了查询工具？还是把明天的日期提取成了今天？完全是个黑盒……”智能体往往包含复杂的执行过程。它可能需要先检索知识库，再调用外部工具查询数据，最后综合输出。单纯看最终输出的文本，您无法知道：它是真的理解了业务逻辑，还是歪打正着；它在调用插件、MCP工具时，是否提取了错误的参数，导致中间步骤失败？
靠人工聊天测试，永远无法科学量化AI的真实能力。我们需要从“手工坊”走向“工业化流水线”，为了打破这种“黑盒”状态，AgentArts全新上线了智能体评估功能。
传统手工测试 VS 自动化评估
为了直观理解AgentArts评估功能带来的效能飞跃，可以通过以下矩阵对比两者的差异：
| 维度 | 传统人工抽样测试 | AgentArts自动化评估 |
|---|---|---|
| 测试规模 | 每次5~10条，人工输入问题观察结果。 | 每次数百条，自动化执行评测任务。 |
| 评判标准 | 开发者主观感受（看着还行）。 | 提供标准化的评估器，使用大模型作为裁判，提供量化打分（0~1分）将主观感受转化为客观的数据。 |
| 评估维度 | 仅关注答的对不对。 | 内置30+细分维度（幻觉、AI味、工具参数正确性、格式检查等）的评估器，全方位对智能体进行评估检查。 |
| 迭代保障 | 无法回归，越改越怕。 | 通过评估建立数据基线，分数对比一目了然，提示词调整、智能体优化有据可依。 |
智能体评估要素
让智能体由黑盒变得透明非常简单。在AgentArts中可以将“智能体评估”的过程，形象地类比为AI举办的一场“模拟考试”。在这场自动化模考中，包含三大核心要素（分别对应AgentArts平台上的三大核心功能）：
- 要素一：评测集，定义考卷与标准答案
您想考察智能体的哪些能力，评测集就是包含了上百条测试用例的结构化数据表。一张优秀的考卷，绝不能只有“送分题”（常见问题），它必包括：
- 正向用例：测试基础业务能力。
- 边界用例：测试模糊提问，上下文衔接能力。
- 对抗用例（陷阱题）：如故意询问知识库外的信息，测试其拒答能力。
在平台中，需要给评测集设计数据字段，包含基础的input（输入问题）和reference_output（预期答案），并可基于实际测试要求增加额外的字段。
- 要素二：评估器，挑选阅卷者和评分标准
考卷做完了，用什么标准来打分？AgentArts预置了30+不同专业领域的“阅卷官”，针对同一份回答，它们有不同的审视视角。
- 正确性评估器：只核对核心事实和关键数据是否与参考答案一致。
- 幻觉现象评估器：拿着参考资料（Context）逐句排查，只要AI输出了不相干的内容，直接判定为0分。
- 工具参数正确性评估器：不看文本，专盯Trace轨迹，检查AI调用的API参数字段类型和数值是否全部正确。
评估器不是越多越好，创建评估任务时，您需要根据业务痛点，合理地选择评估器，组合使用。
- 要素三：评估任务，组织自动化模考并发放成绩单
评估任务本质是将评测集发给智能体，并由评估器打分的过程。在配置好评测集、评估器后，只需创建评估任务，系统将在后台高并发地运行所有题目，追踪每一次智能体的调用数据，并最终汇总生成多维度的评估报告。
量化评估到针对性调优
许多新手开发者最大的误区是“拿到高分评估报告，就认为工作结束了”。事实上“为了找到缺陷并证明优化有效”才是评估的最终价值。在AgentArts评估智能体工程中，强烈建议将以下评估方法论融入到评估动作中。
- 阶段一：基线摸底
智能体初版完成后，立即使用包含30~50条黄金数据的评测集跑一次“基线测试”。并通过评估报告查看“能力洼地”。例如，某企业IT助手的总分有85分，但“幻觉现象”这一项得分极低，仅有40分。这明确了第一阶段的优化目标是“防止编造”。
- 阶段二：抓取BadCase、人工标注校准数据
- 下钻寻根：在报告的数据明细列表中，按得分进行升序排列，过滤出那些被打0分或低分的“不及格”测试用例。对比“用户原始问题”、“智能体实际输出”与“标准参考答案”的差异。查看中间流转节点的输出：是知识库检索为空导致它开始瞎编？还是插件工具的API返回了复杂JSON它没能正确解析？
- 人工改分（建立真值）：大模型“阅卷官”虽然高效但并非100%完美。如果您在复核时发现评估器打分过于严苛或存在误判，可以直接修改该条测试的得分。修改后的分数将作为权威的“真值”保存，让统计更加精准。
- 打标签（错题归类）：为正例打上标签，也可以为查明病因的BadCase打上标签（例如：Prompt约束弱、知识库缺失、API提参问题）。这个动作将冷冰冰的报告变成了一本结构化的“错题本”，为下一步的批量调优指明方向。
- 阶段三：精准微调
带着明确的“病因”返回智能体编辑界面，进行针对性干预。常见的干预手段包括：
- 修改Prompt：如果病因是发生幻觉，在系统提示词中追加强约束，例如：“【重要指令】当知识库检索结果为空时，必须明确回复‘抱歉，内部知识库暂无相关指南’，严禁根据模型自有知识进行解答。”
- 修改插件/MCP描述：如果病因是参数提取错误，去修改对应工具的描述字段，把原本模糊的“date”描述修改为“请提取用户提问中的时间，并必须转换为YYYY-MM-DD格式”。
- 补充知识库：如果病因确实是源文件中缺少这部分知识，则去维护底层的知识库内容。
- 阶段四：回归验证
智能体调整完成后，使用同一份评测集执行一次评估，观察评分是否得到改善。如果“幻觉现象”的分数从0分跃升到了1分，并且其他维度的分数没有下降（没有发生回归灾难），那么恭喜您，您的优化动作被数据科学地证明是成功的！
评估实践
建立好上述的“评估”认知后，您已经跨越了初级开发者的凭感觉调参，掌握了高阶评估的核心思维论。接下来，请根据您的实际开发进度，查阅为您准备的具体场景实战指南，开始您的智能体评估之旅：
- 如何准备高质量的测试数据？请阅读：评测集设计实践
- 面对多种评估器不知道该怎么选？请阅读：评估器最优组合实践
- 想看一个真实的端到端调优案例？请阅读：企业知识问答助手（RAG）智能体评估
ai怎么建模常见问题
更多常见问题 >>-
GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持分布式事务，同城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+节点的扩展能力，PB级海量存储。
-
SFS的常见问题解答。
-
常用的建模软件介绍。
-
华为云携手瞰景为实景三维建模提供高性能计算解决方案，实景三维建模场景：卫星测绘、无人机测绘、航空摄影测绘、地面测绘
-
包年包月镜像是基于按需镜像包装出的预付费套餐，一个包年包月镜像同一时间只能用于一台云服务器。包年包月镜像支持续费，在到期前用户可以选择续费继续使用。如果到期不对镜像续费，而云服务器继续使用，请在到期前及时更换系统，否则镜像将以按需的方式开始计费。
-
预热的任务一直在处理中的可能原因有如下几种：可能当前CDN处于预热高峰期，您的预热任务正在排队中。缓存预热的时候CDN要回源请求资源，会占用源站带宽。当您要执行大批量文件预热时，可能会导致您的源站带宽资源被占满，建议：预热时请尽量分批次执行。您可以在访问量低的时间（如夜间）进行预热。升级您的源站带宽。
ai怎么建模教程视频
最佳实践视频帮助您快速了解搭建流程 了解更多
