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如果评测盘古大模型, 需要在流通数据集时,将数据集格式发布为“盘古格式”。 选择“资源配置”,并单击“确定”。待任务状态为“运行成功”后,单击“启动”,生成“发布数据集”。 父主题: 评测NLP大模型
填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时,说明数据流通任务执行成功,生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题: 发布图片类数据集
流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String
模型调用:在模型部署后,用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口,确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中,实现智能对话、文本生成等功能。 父主题: 产品功能
填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时,说明数据流通任务执行成功,生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题: 发布文本类数据集
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。 合成数据集 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。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高
编辑与删除操作。 创建视频类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建视频类数据集评估任务前,请参考加工视频类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建视频类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
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
编辑与删除操作。 创建文本类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建文本类数据集评估任务前,请参考加工文本类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建文本类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
编辑与删除操作。 创建图片类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建图片类数据集评估任务前,请参考加工图片类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建图片类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String
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POST请求,并填入工作流的调用路径,详见获取调用路径。 填写请求Header参数。
请求方式 默认以Body方式请求。 是否必填 指定该参数是否为必填项。 打开开关:必填 关闭开关:非必填 默认值 参数的默认值,如果插件服务的入参生成缺失,默认值会在大模型解析时被使用。 响应参数 参数名称 响应参数的名称,长度为1 ~ 50个字符,参数名称会作为大模型解析大模型输出结果的依据。
Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token Token值,参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权 > Token认证”章节获取Token。 AppCode认证 Content-Type application/json
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
Token认证 Content-Type application/json X-Auth-Token Token值,参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权 > Token认证”章节获取Token。 AppCode认证 Content-Type application/json
在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语
Pangu-Predict-Table-TimSeries-2.0.0 该模型属于时间序列预测模型,用于基于时间序列数据预测未来值。 生成计划排期:根据历史生产数据和市场需求,预测未来的生产需求,优化生产计划。 2024年12月发布的版本,支持根据历史时间序列数据来预测未来的
如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 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。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标
用的清洗算子,以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。 数据合成:数据合成利用预置或自定义的数据指令对原始数据集进行处理,并根据设定的轮数生成新的数据。 数据标注:数据标注旨在为无标签的数据集添加准确的标签,标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度。针对不同数据集平台支持人工标注与AI预标注两种形式。