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单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置 > 部署模型”中,可选择模型以替换当前已部署的模型。 在“升级配置”中,选择以下两种升级模式: 全量升级:新旧版本服务同时运行,直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前,旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。
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通过快速入门引导,您将快速熟悉平台的核心能力,探索多种应用场景,从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 快速入门 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示
路径。 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 获取应用调用路径-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。
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面,获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息,请提前保存。
ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求
更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。
持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求,自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的,确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为
全球中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作,如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时,可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下: 预训练:训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。如果您需要在现有模型中引入新要素,需要使用训练(重新训练模型)。在重训配置参数
来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标,进行横向(相同
NLP大模型支持人工评测与自动评测,在执行模型评测任务前,需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致,本章节仅做简单介绍,详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts 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”。
填写资产名称与资产描述后,单击“确定”实现数据资产的订阅。 数据资产列表页将显示订阅数据资产的状态: 如果状态为“订阅中”,表示该资产正从AI Gallery同步中,请耐心等待。 如果状态为“订阅成功”,表示该资产已从AI Gallery订阅成功,可单击操作列“查看订阅信息”以查看该资产的订阅信息。
西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同
模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持分析历史数据中的特征与类别的关系,学习出一种映射规则或函数,然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。 Pangu-Predict-Table-Reg-2
支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预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。 支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案
计费模式的详细介绍请参见计费模式。 包周期计费是一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算,因此在购买之前,您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式,即先使用再付费,按照实际使用时长计费。 在购买后,如果发现当前计费模式无法满足业务需求,您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。
数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产:平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发
针对Token转换比,平台提供了Token计算器功能,可以根据您输入的文本计算Token数量,您可以通过以下方式使用该功能: 在左侧导航栏选择“能力调测”,单击右下角“Token计算器”使用该功能。 使用API调用Token计算器,详见《API参考》“API > Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议
以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type:消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token:用户Token,可选,当使用Token方式认证时,必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。