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在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 工作流”页面,单击所需工作流的“ > 调用路径”。 图1 获取工作流调用路径-1 在“调用路径”页面,单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的
开发 > 提示词工程 > 提示词开发”,单击界面右上角“创建工程”。 输入工程名称、描述,选择行业、标签后。单击“确定”完成工程创建。 图1 创建提示词工程 父主题: 撰写提示词
单层级分类:单层级分类是最简单的一种标注方式,通常指对视频内容进行单一的标签分类。如图1,在视频中标注场景主题类别。每个视频片段只对应一个分类标签,分类项不再进一步细分或包含更多的层次结构。 图1 单层级分类示例-视频主题分类 多层级分类:多层级分类允许对同一视频内容进行更复杂的分
在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域,单击“设为候选”,将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 候选状态的提示词将保存至左侧导航栏的“候选”中。 图2
URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
该工程任务右侧“撰写”。 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。
数据发布 > 数据流通”,单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“文本 > 预训练文本”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 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
推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions) Java、Python、Go、
通过数据加工,用户能够快速构建高质量的数据集,推动大模型的成功开发。 支持数据加工的数据集类型 当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据清洗 数据合成 数据标注 文本类 √ √ √ 图片类 √ - √ 视频类 √ - √ 气象类
击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置,准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中,训练过程尚未结束。
预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。 表1 预测大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 该模型属于分类模型,用于预测离散类别,可以应用于各种分类任务。
然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 n 否 Integer 表示对每个问题生成多少条答案。 最小值:1 最大值:2 缺省值:1 说明: 流式只能传1,非流式时可传1和2。 因为这个参数会产生很多条答案,n设置较大时,会很快消耗完tokens的配额。请谨慎使用,并确保对max_tokens进行了合理的设置。
数据评估”,在“人工评估标准”页签,平台预置了视频类数据集评估标准“视频数据质量标准 V1.0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置视频类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。
行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据转换、数据过滤三类,文本类加工算子能力清单见表1。 表1 文本类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 WORD内容提取 从Word文档中提取文字,并保留原文档的目录、标题和
数据评估”,在“人工评估标准”页签,平台预置了文本类数据集评估标准“NLP数据质量标准 V1.0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置文本类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。
数据评估”,在“人工评估标准”页签,平台预置了图片类数据集评估标准“图片数据质量标准 V1.0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置图片类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。
击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置,准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中,训练过程尚未结束。
用于天气基础要素预测,时间分辨率为1小时。 2024年10月发布的版本,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,1个训练单元起训及1个实例部署。 Pangu-AI4S-Weather_1h-3.0.0 用于天气基础要素预测,时间分辨率为1小时。 2024年12月发布的版本,相较
发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型 数据类型 数据评估 数据配比 数据流通 文本类 √ √ √ 图片类 √ √ √ 视频类 √ - √ 气象类 -
登录环境B的ModelArts Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型”页面,单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面,下载用户证书。 图1 下载用户证书 登录环境A的ModelArts Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型 > 本空间”页面,单击支持导出的模型名称,右上角的“导出模型”。