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取值范围:[0,1)。 给输入数据加噪音的概率 定义了给输入数据加噪音的概率,定义了给输入数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术,它通过在输入数据中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。 取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度。这个
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
进行选择。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据集,这里数据集需为再分析类型数据,同时需要完成加工作业,加工时需选择气象预处理算子。 训练集 选择训练数据中的部分时间数据,训练数据集尽可能多一些。 验证集 选择验证集中的部分时间数据,验证集数据不能跟训练集数据重合。 层次
会根据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平台为开发者和用户提供了预置插件,直接可用,无需额外开发。例如
盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、数据加工和数据发布等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。
或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “
测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致,质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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,则会加剧该现象。此外,若可预见实际场景会不断发生变化,建议您定期更新训练数据,对模型进行微调更新。 父主题: 大模型微调训练类
json解析报错 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。
请注意,所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外,您还可以通过训练更改所有的模型参数,以优化模型性能。 微调:微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据,可以使用微调来更新模型的权重,以适应新数据。 中期海洋智能预测模型的训练类型选择建议:
它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函
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)
能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力,即在输入框中输入问题,模型将基于问题输出相应的回答,具体步骤如下: 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。
训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性:预训练旨在让模型学习广泛的通用知识,建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练,模型可以掌握丰富的语言模式,如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据:通常使用海量的无监督数据(如文本语料库
nction或者API通过配置方式快速创建为一个插件,并供Agent调用。 自定义知识库:平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为AI应用提供自定义数据,并与之进行互动。多种格式的本地文档(支持docx、pptx、pdf等)都可以导入至知识库。 灵活的工作流设计:平台提供灵活
管理盘古工作空间成员 如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现功能使用权限和资产的权限隔离,可以为不同员工配置相应的角色,以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用盘古的其他功能。
断、代码、知识检索和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 在
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练NLP大模型
为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/caltokens
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练科学计算大模型