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模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海浪高度预测能力,在选择好模型后,根据需求选择相应的数据和模型配置信息,模型就会返回相应的预测结果。
能。 模型压缩:在模型部署前,进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平
择标注项,可开启“AI预标注”功能,单击“下一步”。 图1 选择标注数据集 在“创建标注任务”页面,可配置标注分配、标注审核和标注任务的基本信息,单击“完成创建”。 图2 配置标注分配、标注审核、基本信息 当标注任务状态为“已创建”时,在操作列单击“上线”按钮。 进入“数据标注 >
用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置,确保每个用户在其指定的工作空间内,拥有合适的访问与操作权限
参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。 步骤8:部署NLP大模型 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击“创建部署”。 在“创建部署”页面,选择“盘古大模型 > NLP大模型”,单击“从资产选模型”,选择步骤7:压缩NLP大模型步骤中压缩后的模型。 选择部署方式“云上部署”,选择最大TOKEN
获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“预置服务”页
左侧导航窗格中,选择“用户”页签,单击右上方的“创建用户”。 图6 创建用户 配置用户基本信息,单击“下一步”。 配置用户信息时,需要勾选“编程访问”,如果未勾选此项,会导致IAM用户无法使用盘古服务API、SDK。 图7 配置用户基本信息 将用户添加至创建用户组步骤中创建的用户组,单击“创建用户”,完成IAM用户的创建。
获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“预置服务”页
Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用的NLP大模型,单
部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情,包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型
进入应用详情页面。 图1 填写应用名称与应用描述 图2 创建应用 配置Prompt builder,详见配置Prompt builder。 配置插件,详见配置插件。 配置知识,详见配置知识。 配置对话,详见配置开场白和推荐问题。 调试Agent应用,详见调试Agent应用。 A
登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型,单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务,在“预置服务”页签中,选择所需调用的科学计算大模型
5个。 在“高级配置”中配置预先部署好的模型与prompt提示词。单击“确定”,完成参数配置。 图8 意图识别组件参数配置 鼠标拖动左侧“提问器”组件至编排页面,并连接意图识别组件与该组件,单击该组件进行配置操作。提问器组件参数配置见图9。 其中,请将“高级配置 > Prompt提示词”中的内容替换为:
模型超参数,实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 单击
手工编排Agent应用 手工编排Agent应用流程 配置Prompt builder 配置插件 配置知识 配置开场白和推荐问题 调试Agent应用 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
使用“能力调测”调用NLP大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力,在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明
可以查看到调用链中该组件的输入和输出。 此外,平台支持配置构建应用所需的NLP大模型参数。 单击应用右上角的,打开大模型参数配置页面。配置参数见表1,完成大模型参数配置。 表1 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的LLM,不同的模型效果存在差异。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值:
提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、部署、推理等功能,通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型
Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS,加入检索模块,提高模型回复的准确性、解决内容过期问题。
已完成NLP大模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”,选择所需调用的N