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保存为模板。后续创建新的数据加工任务时,可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板,将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后,单击“启动加工”,将启动加工任务。 当数据加工任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成加工。
保存为模板。后续创建新的数据加工任务时,可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板,将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后,单击“启动加工”,将启动加工任务。 当数据加工任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成加工。
批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
插件内部错误。 请联系客服解决。 105010 插件运行时鉴权出错。 可根据error message信息确定具体出错的鉴权问题,并检查鉴权信息的传递和插件鉴权定义是否正确。 105011 插件运行返回的响应代码非200。 可根据报信息查看实际的http返回码。 105012 插件request请求超时。
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions)
一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 高空Loss(深海Loss) 高空Loss(深海Loss)是衡量模型在高空层次变量或在深海变量预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小,表示模型在高空(深海)变量的预测精度越高。
数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差,都将影响模型训练的效果,建议提升您的数据质量。 父主题: 大模型微调训练类
用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自
Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测 > 任务管理”,可进行如下操作: 克隆。单击操作列的“ 克隆”,可以复制当前评测任务。 启动。单击操作列的“启动”,可以重启运行失败的评测任务。 删除。单击操作列的“删除”,可以删除当前不需要的评测任务。
ss(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,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。
在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并
ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型,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 盘古NLP大模型规格 模型支持区域 模型名称
Gallery”页签,可对从AI Gallery订阅的数据资产执行以下操作: 查看订阅信息。单击具体数据资产或操作列的“查看订阅信息”,查看该资产的名称描述等订阅信息。 编辑属性操作。单击操作列的“更多 > 编辑属性”,可编辑数据资产的名称、描述以及资产可见性。 删除操作。单击操作列的“更多 > 删除”,可删除当前数据资产。
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。微调的核心在于
调优目标:提升模型精度和性能。 调优思路:模型调优总体可分为两方面,数据预处理和模型训练参数优化,优化思路是从最简单的情形出发,逐步迭代调整提升模型效果,通过实验发现和确认合适的数据量,以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题: 盘古科学计算大模型调优实践
标,模型的训练指标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 NLP大模型 训练损失值 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,L
编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的训练参数、训练数据以及基本信息等。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,参照创建科学计算大模型训练任务填写参数,可以复制当前训练任务。 停止。单击操作列的“更多 > 停止”,可以停止处于“排队中”或“运行中”状态的任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以重试处于“失败”状态的节点,重试该节点的训练。
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。