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建盘古预测大模型数据集流程见表2。 表2 盘古预测大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 发布预测类数据集 流通预测类数据集 数据流通是将单个
例(默认为 0.2,即训练集占0.8,验证集占0.2)。可选比例包括0.1、0.2、0.3、0.4。 基模型算法池 对于异常检测模型:从预定义的算法池中选择用于训练模型的算法,算法包括:["knn", "iforest", "loda", "oc"],其中: knn表示k最近邻算法。
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。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰,填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后
过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用
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。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰,填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后
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。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评估项说明填写清晰,填写时确保描述无歧义。 单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后
评分后,统计得分为5分的占比。 badcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分1分以下的占比。 用户自定义的指标 由用户定义的指标,如有用性、逻辑性、安全性等。 父主题: 评测NLP大模型
参数对应。 plugin_configs 否 List<PluginConfig> 插件配置,当工作流有配置用户自定义插件节点时,可能需要配置鉴权信息等,具体结构定义详见表4。 表4 PluginConfig参数 参数 是否必选 参数类型 描述 plugin_id 是 String
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答? 盘古大模型是否可以自定义人设? 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设? 如何将本地的数据上传至平台? 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传?
域项目中的资源。 可以选择“全局服务资源”,即服务部署时不区分区域,访问全局级服务,不需要切换区域,全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务(OBS)、内容分发网络(CDN)等。 选择完成后,单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”,完成用户组授权。 图5 完成授权
Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 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。
如果选择“视频Caption”标注项,则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容,不会覆盖原始数据集,供标注人员参考,以提高标注效率。 如果选择“自定义”标注项,则可自定义添加标注内容及名称,包括单层级分类、多层级分类、文本描述。 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
综合以上内容和json格式,输出json 微调数据清洗: 如下提供了该场景实际使用的数清洗策略,供您参考: 判断数据中的JSON结构是否符合预先定义的接口结构。 异常数据示例如下: {"context": "…", "target": "{\"metrics\":['AvgProfits'
服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。 SDK运行报错
或频繁出现相同词汇。 平衡的:平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的:模型输出内容更具多样性和创新性,某些场景下可能会偏离主旨。 自定义:自定义大模型输出的温度和核采样值,生成符合预期的输出。 温度 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指
选择。 INT8:该压缩策略将模型参数压缩至8位字节,可以有效降低推理显存占用。 INT4:该压缩策略与INT8相比,可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后,系统将在本次压缩任务状态变更时,向用户发送短信/邮件提醒。
需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明,敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务,或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 单击“下一步”,在“参数信息”页面,参照表2完成参数配置。 表2 插件参数配置说明
在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息,平台已给出默认值。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安
关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。 训练参数 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 数据批量大小
通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为