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时,表示该标注任务创建完成。 进入“标注作业”页签,单击当前标注任务的“标注”。 如果需要将该标注任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 进入标注页面后,逐一对数据进行标注。 如图1,以标注单轮问答数据为例,需要逐一确认问题(Q)及答案(
入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”,单击界面右上角“创建评测任务”。 在“创建评测任务”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 NLP大模型自动评测任务参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型来源 选择“NLP大模型”。 服务来源 支持已部署
在“数据集选择”页签选择需要配比的文本类数据集(至少选择两个),单击“下一步”。 在“数据配比”页面,支持两种配比方式,“按数据集”和“按标签”。 按数据集:可以设置不同数据集的配比数量,单击“确定”。 按标签:该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集,具体标签名称与标签值可在完成清洗文
如果需要模型以某个人设形象回答问题,可以将role参数设置为system。不使用人设时,可设置为user。在一次会话请求中,人设只需要设置一次。 content 是 String 对话的内容,可以是任意文本,单位token。 设置多轮对话时,message中content个数不能超过20。
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学
查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时, 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,获取方式如下: 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
应用”,在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 该场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 6 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学
删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度,保留长度范围内的数据进行。 冗余信息过滤 按照段落粒度,删除文本中的冗余信息,不改变数据条目。 例如目录封面、图注表注、标注说明、尾部信息、冗余段落和参考文献等。
获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求,填入域名(将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 该场景采用下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 问答模型的微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 4 训练轮数(epoch) 3 学习率(learning_rate) 3e-6 学习率衰
型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为:最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。
起报时间间隔小时数,默认6。取值范围:[1, 24]。 forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features
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 使用该功能调用部署后的预置服务进行文本对话,支持设置人设和参数等。 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 可调用API接口与NLP预置服务进行文本对话。 使用API调用NLP大模型
在“调用路径”页面,单击“复制路径”即可获取调用路径。 其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST