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训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别 特征要求 水平分辨率要求 区域范围要求 时间要求 数据获取方式 气象/降水模型 需包含4个表面层特征(10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压),13高
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 CV大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。
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:
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:
模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比,帮助用户按特定比例组合多个数据集,确保数据集在不同任务场景下的多样性和代表性。这样可以避免过度偏向某一类数据,保
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,模型列表单击“调用路径”,获取该模型的请求URI。 图2 预置模型的调用路径
与时序数据不同,回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件样例 时序 csv 数据为结构化数据,包含列和行,每一行表示一条数据,每一列表示一个特征,并且必须包含预测目标列,预测目标列要求为连续型数据。 目录下只有1个数据文件时,文件无命名要求。
获取项目ID 从控制台获取项目ID 登录管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 图1 我的凭证 在“我的凭证”页面,获取项目ID(project_id),以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时,获取的项目id需要与盘古服
CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 文件内容 文件格式 盘古-CV-物体检测-N
可以直接利用过去的观测数据,而不仅仅依赖于数值模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息见表1。 表1 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息表 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球中期天气要素预测模型 13层(1000hpa
CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。 表1 CV大模型的类型 模型名称 适用场景 说明 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 该模型属于物体检测模型,
可将预置模型部署为预置服务,用于后续的调用操作。 其中,NLP预置模型使用流程见图1、表1,科学计算预置模型使用流程见图2、表2。 图1 NLP预置模型使用流程图 表1 NLP预置模型使用流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供
D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 API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求,并填入应用的调用路径,详见获取调用路径。 填写请求Header参数。
updated_at String 更新时间。 state String 任务状态。 RUNNING:表示任务运行中。 PENDING:表示任务等待中。 SUCCEEDED:表示任务运行成功。 FAILED:表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。
updated_at String 更新时间。 state String 任务状态。 RUNNING:表示任务运行中。 PENDING:表示任务等待中。 SUCCEEDED:表示任务运行成功。 FAILED:表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。
/caltokens 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数
Gallery。 数据资产列表页将显示发布数据资产的状态: 如果状态为“发布中”,表示该资产正在同步至AI Gallery,请耐心等待。 如果状态为“发布成功”,表示该资产已同步至AI Gallery,可单击操作列“查看发布信息”以查看该资产的发布信息。 如果状态为“发布失败”,表示该资产未成功同步至AI
在“开发场景”中勾选需要订购的大模型(可多选),页面将根据勾选情况适配具体的订购项。 图1 选择开发场景 在“模型资产”页面,参考表1完成模型资产的订购。 表1 模型资产订购说明 模型分类 模型订阅 计费方式 NLP大模型 盘古-NLP-N1-基模型 盘古-NLP-N1-基础功能模型
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