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终端节点 终端节点(endpoint)即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 在“概览
操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理,但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“部署”。 在创建部署页面,完成部署配置,填写基本信息。 表1 部署配置参数
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对查看效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词
体验盘古预置模型能力 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1,能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能,且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置,然后在输入
创建AI助手 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”,单击页面右上角“创建助手”。参考表1完成AI助手匹配。 表1 创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述,如填写功能介绍。
模型的基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格的模型,涵盖从基模型到功能模型的多种选择,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型
检测数据集质量 数据集创建成功后,平台将对数据集中的数据进行质量校验,并给出健康度评分、合规度评分与数据长度分布。 检测数据集质量 在“数据工程 > 数据管理”页面,选择“我的数据集”或者“训练数据集”页签。 单击数据集名称,进入数据集详情页,查看详细的数据质量。 其中,数据长度
部署边缘模型 进入盘古大模型套件平台,进入“模型开发 > 模型部署 > 边缘部署”,单击右上角“部署”按钮。 在创建部署页面选择模型与部署资产,选择部署方式为边缘部署,输入推理实例数(根据边缘资源池的实际资源选择),输入服务名称,单击“立即创建”。 创建成功后,可在“模型部署 >
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将提示词发布至“提示词管理”中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程名称,跳转工程任务下候选提示词页面。
各种功能的API经封装后,将形成一个个工具,AI助手通过大模型来调用不同的工具,实现相应的功能。在创建AI助手前,需要将使用的功能封装为工具。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”,单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理 在“创建工具”页面参考表1完成工具代码的设置。
的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中,选择场景应用,立即体验应用能力。 图1 应用市场页面 图2
数据能够提升模型对任务的理解,而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情况。因此,数据的收集和处理是大模型训练中的关键环节。 盘古大模型套件平台通过提供数据获取、清洗、配比与管理等功能,确保构建高质量的训练数据。 父主题: 准备盘古大模型训练数据集
开通盘古大模型服务 调用模型之前,需要先开通盘古大模型服务。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:提供单轮文本能力,常用于文本生成、文本摘要、闭卷问答等任务。 多轮对话:提供多轮文本能力,常用于多轮对话、聊天任务。
横向比较提示词效果 将设置为候选的两个提示词横向比较,获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1
回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 知识库管理”,单击页面右上角“创建知识库”。 知识库分为自定义知识库、引用知识库。 自定义知识库:通过盘古大模型套件平台创建的知识库。 引用知识库:引用在KooSearch服务中创
的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中,选择场景应用,立即体验应用能力。 图1 应用市场页面 图2
开通API 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮
判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的
刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。 对不
模型的存储大小与降低功耗,并提高计算速度。 模型经过量化压缩后,不支持评估操作,但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”,进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压