Model Studio は、イメージ生成、電卓、Python コードインタープリターなど、さまざまな公式プラグインを提供しており、大規模言語モデル (LLM) の新しい機能を追加し、ユースケースを拡大します。
プラグインページへの初回アクセス
[プラグイン] ページにアクセスするには、Alibaba Cloud アカウントまたは RAM ユーザーに AliyunServiceRoleForSFMAccessCloudAPI ロールの権限が必要です。以下の手順に従って権限を付与できます。
Alibaba Cloud アカウント
Alibaba Cloud アカウントで Model Studio にログインする場合、[プラグイン] ページで契約内容を確認し、[権限付与へ] をクリックします。
RAM ユーザー
RAM ユーザーとして Model Studio にログインする場合、[プラグイン] ページで契約内容を確認し、[承認してアクセス] をクリックします。このとき、The user is not granted the permissions to create a service-linked role というエラーメッセージが表示されることがあります。
まず、以下の手順に従って、RAM ユーザーにサービスリンクロールを作成する権限を付与する必要があります。権限が付与されると、RAM ユーザーは [プラグイン] ページにアクセスできるようになります。
サービスリンクロールを作成する権限を付与します。
Alibaba Cloud アカウントで RAM コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[権限] > [ポリシー] をクリックします。
[ポリシーの作成] をクリックします。
[JSON] タブで、
Effect、Action、Resource、Conditionフィールドに以下の内容を入力します。{ "Action": [ "ram:CreateServiceLinkedRole" ], "Resource": "*", "Effect": "Allow", "Condition": { "StringEquals": { "ram:ServiceName": "cloundapi-access.sfm.aliyuncs.com" } } }
[OK] をクリックします。
ポリシーに名前を付け、[OK] をクリックします。
左側のナビゲーションウィンドウで、 をクリックします。
対象の RAM ユーザーを見つけ、[操作] 列の [権限の追加] をクリックします。
リストから新しく作成したポリシーを選択し、[権限を付与] をクリックします。
これで、RAM ユーザーにサービスリンクロールを作成する権限が付与されました。
[プラグイン] ページに戻り、契約内容を確認して、[承認してアクセス] をクリックします。
公式プラグイン
[プラグイン] ページでは、Model Studio のプリインストール済みの公式プラグインが用意されています。入力パラメーターと出力パラメーターを設定せずに、そのまま使用できます。
名前 | ツール ID | 説明 | 課金 |
code_interpreter | LLM が数学計算、データ分析と可視化、データ処理などの Python コードスニペットを実行できるようになります。 | 無料 | |
calculator | LLM が「12313×13232」のような複雑な数学計算を実行できるようになります。 | 無料 | |
text_to_image | LLM が「笑っている子犬を描いて」のようなテキストに基づいてイメージを生成できるようになります。 | 期間限定で無料です。まずプラグインを申請する必要があります。 |
Python コードインタープリター
入力例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y1 = np.sqrt(1 + x**2)
y2 = -np.sqrt(1 + x**2)
plt.plot(x, y1, label='y = sqrt(1 + x^2)')
plt.plot(x, y2, label='y = -sqrt(1 + x^2)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Hyperbola')
plt.legend()
plt.show()プラグインなし | プラグインあり |
LLM アプリケーションは Python コードを実行できず、コードの言語的な説明のみを提供します。 | LLM アプリケーションは Python コードを実行し、データの視覚的な分析を行うことができます。 |
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Python コードインタープリタープラグインは、外部ネットワークへのアクセスやローカルファイルのアップロードをサポートしていません。利用可能な依存関係は次のとおりです：
json5~=0.9.6
jupyter_client~=8.1.0
ipykernel~=6.25.0
seaborn
sympy
pydantic~=1.10.8
pillow~=9.4.0
fastapi~=0.101.1
dynaconf~=3.2.1
oss2~=2.18.1
matplotlib
starlette~=0.27.0
uvicorn~=0.23.2
requests~=2.31.0
scipy
html2text
matplotlib
pandas
pdf2image
pdfminer-six
pillow
pypdf
python-pptx
seaborn
sympy
wordcloud
電卓
入力例：
12313×13232
プラグインなし | プラグインあり |
LLM アプリケーションは問題を正確に解決できず、誤った回答を返す可能性があります。この場合、正解は 162,925,616 です。 | LLM アプリケーションは堅牢な計算能力を備え、正解を導き出します。 |
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イメージ生成
入力例：
笑っている子犬を描いてください。
プラグインなし | プラグインあり |
LLM アプリケーションは視覚的なコンテンツを作成できず、テキストによる説明しか提供できません。 | LLM アプリケーションはイメージを直接レンダリングでき、命令に従って子犬のイメージを生成できます。 |
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プラグインの組み合わせ利用
公式プラグインの使用
ステップ 1：サブワークスペースで公式プラグインを使用するには、まずサブワークスペースを承認する必要があります。デフォルトのワークスペースを使用する場合、このステップは不要です。
[プラグイン] に移動し、目的のプラグインを見つけて [詳細の表示] をクリックします。
[承認] をクリックし、承認するサブワークスペースを選択して [OK] をクリックします。
ステップ 2：プラグインを呼び出します。
プラグインの呼び出し
方法 1: [プラグイン] ページで、エージェントアプリケーションにツールを追加します。
公式プラグインは、同じワークスペース内のエージェントアプリケーションにのみ追加できます。
目的のプラグインを見つけ、[エージェントに追加] をクリックします。
ツールを選択し、[次へ] をクリックします。
エージェントアプリケーションを選択し、[追加の確認] をクリックします。
アプリケーション設定ページで、自動的に追加されたツールを見つけることができます。
+ プラグイン をクリックして、最大 10 個のツールを追加できます。エージェントアプリケーションは、ユーザーの入力に基づいて適切なツールを 1 つ以上選択して呼び出します。
プラグインをテストして、要件を満たしていることを確認します。
テスト後、アプリケーションを公開します。
方法 2：[マイアプリケーション] に移動します。ターゲットのエージェントまたはワークフローアプリケーションで、指定されたプラグインを追加してテストし、アプリケーションを [公開] します。詳細については、「エージェントアプリケーションのプラグイン」および「ワークフローアプリケーションのプラグインノード」をご参照ください。
ツール ID の取得
ツール ID は、特定のツールを一意に識別します。API を介してツールを呼び出す際には、ツール ID を渡す必要があります。
[プラグイン] ページで、目的のプラグインを見つけ、[詳細の表示] をクリックします。
ツール ID を表示します。
関連ドキュメント
公式プラグインの他に、Model Studio はカスタムプラグインもサポートしています。詳細については、「カスタムプラグイン」をご参照ください。