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管理NLP大模型评测任务 管理评测任务 在评测任务列表中,任务创建者可以对任务进行克隆(复制评测任务)、启动(重启评测任务)和删除操作。 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“模型开发 > 模型评测”,可进行如下操作:
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。
入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建科学计算大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1
进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1
击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建预测大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 父主题:
击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建专业大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 父主题:
步骤2:创建并配置多语言文本翻译插件 本样例场景实现多语言文本翻译插件的创建与配置。 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 在创建多语言文本翻译工作流的实践中,需要调用华为云文本翻译服务API,调用前需获取文本翻译服务的Token,获取Token步骤如下: 使用IAM账号进入API Explore
Studio大模型开发平台提供数据加工功能,涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作,旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。
击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建CV大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 父主题:
性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意营销等多个典型场景中,提供强大的AI技术支持。 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
的采集、清洗、标注、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。 图1 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 加工数据集
导入数据至盘古平台 数据集是一组用于处理和分析的相关数据样本。 用户将存储在OBS服务中的数据导入至ModelArts Studio大模型开发平台后,将生成“原始数据集”被平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 创建导入任务 创建导入任务前,请先按照数据集格式要求提前准备数据。
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”页签,
提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。 提示词模板可在平台“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”中获取。 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
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,可获取模型的部署ID。 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”页签,模
[x, y, v]。x和y是关键点的像素坐标,v是可见性(0:不可见且不在图像中;1:不可见但在图像中;2:可见且在图像中)。 image_id 是 与该标注相关联的图像的ID,必须与images字段中的id对应。 bbox 是 目标物体的边界框,用[x, y, width, h
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同
order的取值要限定在[\"ASC\",\"DESC\"]。\n4.dimensions-caption中的值要限定在参数-类型-解释表中\n\n以下是你的思考过程:\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":
下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,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 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。
任务同属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任