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创建数据集发布任务 创建数据集发布任务,并进行正式的数据集发布操作,可用于后续的训练任务。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式、自定义格式,可按需进行数据集格式转换。 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。
案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题: 训练NLP大模型
案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题: 训练科学计算大模型
训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练,能够处理大规模数据集,从而帮助用户快速提升模型性能。 模型压缩:在模型部署前,进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。
Studio大模型开发平台提供了标注审核功能(即对标注后的数据集进行审核),确保标注结果经过验证和质量控制,提升数据的可靠性和可用性。同时,平台支持对视频类和图片类数据集进行AI预标注,标注员可以在此基础上进行审核和修正,从而有效减少人工标注的工作量,并保证原始数据集内容的完整性。
数据标注:对于无标签的数据,平台支持进行标注或重新标注,以提升数据集的标注质量。针对文本和图片类数据集,平台还提供AI预标注功能,利用盘古大模型的智能能力,显著降低人工标注的工作量和成本,从而提高标注效率。 数据评估:平台支持对处理后的数据进行质量评估,生成详细的质量评估报告。这
包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。 父主题:
服务费用组成。了解每种计费项的详细信息,请参考计费项。 续费 包周期服务到期后,如果您想继续使用服务,需要在保留期内进行手动续费,否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息,请参见续费。 欠费 在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的
都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设
生成重复内容。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用,促使模型使用更多样化的词汇进行表达。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数。表示系统能够记忆的历史对话数。 父主题: 调用NLP大模型
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入,模型可能需要进行调整,以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应用阶段,除了
具备通用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
来分解复杂推理或数学任务,在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”,以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令,将一个推理任务拆解分步骤进行,可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。
平台提供导入知识功能,支持用户存储和管理数据,并与AI应用进行互动。支持多种格式的本地文档(如docx、pptx、pdf等),方便导入至知识,为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示,帮助开发者优化AI应
d,可获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求,填入域名(将步骤2中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API
各模块人员进行不同层级的权限配置,确保每个用户在其指定的工作空间内,拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式,既保证了数据的安全性,又提高了资源的高效利用。 在平台中,空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源,包括数据资产和模型资产。这些资产是用户在平台上进行开发和管理
数据标注:在大模型的训练中,数据标注至关重要。平台不仅支持对无标签数据进行手动标注或重新标注,还支持对图片、视频类数据集通过AI预标注技术提升标注效率。AI预标注功能通过自动化的方式为数据集生成初步的标签,用户可以在此基础上进行人工审核和修正,从而大幅度减少人工标注的工作量和时间成本。此外
在应用详情页面的“Prompt builder”模块中,需要填入prompt指令,单击“示例”,复制角色指令模板。在输入框中粘贴模板,并进行填空。 图1 Prompt builder 单击“智能优化”,在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。 图2 Prompt优化示例 父主题: