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管理应用 Agent开发平台支持对应用执行获取应用ID、删除、导入、导出操作。 获取应用ID、删除应用 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。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 应用”页面。
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言之间的改写转化。借助盘古大模型,程序员可以更加专注于创新和设计,而无需过多关注繁琐的编码
管理工作流 Agent开发平台支持对工作流执行复制、获取工作流ID、删除、导入、导出操作。 获取工作流ID、删除工作流 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。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
单击右上角“订阅数据”,在“从AI Gallery订阅”页面选择需订阅的数据资产,单击“下一步”。 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。
使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融入新领域的特征和规律,实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围,使其在更广泛的业务场景中发挥作用,为用户提供更加全面和深入的智能服务。
l格式 对于文本类数据集,除文档、网页数据类型,其余类型的数据支持将自定义格式转换为jsonl格式。 用户可以上传自定义的python脚本实现数据集由自定义格式到jsonl格式的转换,页面中会提供脚本示例,可下载作为参考。 自定义格式转换的具体步骤为: 登录ModelArts S
重复惩罚(repetition_penalty)是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项,旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数(用于优化模型的指标)时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本,它的损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明
由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引
-Apig-AppCode(参数值为“APPCode”值),而不需要对请求内容签名,API网关也仅校验APPCode,不校验请求签名,从而实现快速响应。 使用该鉴权方式前,请确保有已部署的大模型。 获取APPCode步骤如下: 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。
插件”中查看当前已添加的插件。 图5 已添加插件 步骤4:添加工作流 应用支持添加工作流技能。工作流支持通过画布编排的方式,使用插件、大模型等不同节点的组合,从而实现复杂、稳定的业务流程编排。 如果需要添加工作流,请确保已完成编排工作流操作。 添加工作流的步骤如下: 在“技能 > 工作流”模块,单击“添加”。
LoRA微调:适用于数据量较小、侧重通用任务的情境。LoRA(Low-Rank Adaptation)微调方法通过调整模型的少量参数,以低资源实现较优结果,适合聚焦于领域通用任务或小样本数据情境。例如,在针对通用客服问答的场景中,样本量少且任务场景广泛,选择LoRA微调既能节省资源,又能获得较好的效果。
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 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。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
错误码 当您调用API时,如果遇到“APIGW”开头的错误码,请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码,请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
Agent开发常见报错与解决方案 工作流常见错误码与解决方案 工作流常见报错及解决方案请详见表1。 表1 工作流节点常见报错与解决方案 模块名称 错误码 错误描述 解决方案 开始节点 101501 开始节点全局配置未传入值。 开始节点错误,请联系客服解决。 结束节点 101531
选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调:在模型进行有监督微调时,对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能,但需要消耗大量计算资源和时间,计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型, 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求U
文本类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据转换、数据过滤三类,文本类加工算子能力清单见表1。