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点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要
中文,则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同,也并不是每个接口都需要有请求消息体(或者说消息体为空),GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体,消息体具体内容需要根据具体接口而定。 将消息体加入后的请求如下所示,详细参数解释可参考文档API章节。 POST
可以增大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存
通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent
> 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题: 训练NLP大模型
> 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题: 训练CV大模型
> 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题: 训练预测大模型
在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型,为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持默认格式、盘古格式: 默认格式:数据工程功能支持的原始格式。 盘古格式:使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。 如果使用该数据
务时,需要填写外部模型的接口名称、接口地址、请求体、响应体等信息。 请求体支持openai、tgi、自定义三种格式。openai格式即是由OpenAI公司开发并标准化的一种大模型请求格式;tgi格式即是Hugging Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照j
盘古大模型功能。 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 正式使用盘古大模型服务前,需要完成服务的订购操作。 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 平台支持用户自定义创建工作空间,并进行空间的统一管理。
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时,需要从以下两个主要方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一
鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等,否则可能会直接嫁接前文样例的内容,也可以约束只是让它学习参考样例的xxx
盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,数据集文件内容包括:预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等,不同训练方式所需要使用的数据见表1,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1 训练NLP大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 数据集类型 数据集内容
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
欠费说明 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的,当余额不足以支付当前费用时,账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源,因此无
变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”,单击界面右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择所需要的“文件内容”、“文件格式”、“导入来源”,并单击“选择路径”上传数据文件。 NLP大模型评测数据集支持的格式见表1。 表1 评测数据集格式
der或Query中的密钥参数(如Token)进行鉴权,适用于需要权限控制的场景,安全性较高。 API Key鉴权:通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限,可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。 请求头 插件服务的请
调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定,从经验上来说,若实际场景相对简单和通用,使用几千条数据即可;若场景复杂或专业,则需要上万条数据。 数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度:数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能;数据需要覆盖难易度、长短
型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"],默认设置为[],表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征,使模型能够处理这些特征。 非特征列 列出不需要输入到模型中的特征列,用于排除冗余或无意义的特征。格式为["列名1","列名