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在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建PO
PANGU.0011 auth failed. 认证失败。 认证鉴权失败,请参考《API文档》认证鉴权章节重新进行认证。 PANGU.0012 auth info missing. 缺少身份验证信息。 请检查调用API时是否有传入认证鉴权信息。 PANGU.0031 Inner service
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用文本对话(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题: { "messages": [
proxy error。 请检查插件服务是否有问题导致无法连接。 认证鉴权 110000 认证失败。 查看认证配置。 110001 用户信息获取失败。 查看用户信息是否正确配置。 工作流 112501 工作流认证失败。 查看认证配置。 112502 缺少必要参数。 从打印日志可以看出当前缺失何种参数。
本空间”页面,单击支持导出的模型名称,右上角的“导出模型”。 在“导出模型”页面,选择需要导出的模型,应设置导出模型时对应的导出位置(OBS桶地址),添加从环境B中下载的用户证书。设置完成后单击“确定”导出模型。 图2 导出模型 导入其他局点盘古大模型 导入盘古大模型前,请确保当前空间为该用户所创建的空间。
https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下,例如,对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”,响应消息体中查找“name”为“cn-north-4
入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”,单击界面右上角“创建评测任务”。 在“创建评测任务”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 NLP大模型自动评测任务参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型来源 选择“NLP大模型”。 服务来源 支持已部署
转化为结构化数据,持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏,或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 预测大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个
属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,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。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置
于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据
因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际
量信息,候选提示词中关联的变量也会进行展示,候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中,定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域,单击“设置”,设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题: 撰写提示词
推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型预训练参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“预训练”。 基础模型 选择预训练所需的基础模型,可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 ch