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包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下: 包年/包月计费模式:包年/包月的计费模式是一种预付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS(对象存储服务),然后通过平台提供的“数据导入”功能,将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。
平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为应用提供自定义数据,并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档: 文本文档数据。支持上传常见文本格式,包括:txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。
导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 在数据导入过程中,平台仅支持通过OBS服务导入文件夹类型的数据,而不支持直接导入单个文件。 您需要将文件整理到文件夹中,并选择该文件夹进行上传。 父主题: 大模型使用类问题
知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最终输出与查询相关的信息,并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下: 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。
Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 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 > 知识库”页面。 单击所需知识库,进入详情页面。
用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据,使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。 使用小
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
数据源样本为avi、mp4格式,标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s,FPS>=10,且测试集训练集都要有视频。 支持视频的格式包括常见的mp4/avi格式文件,每个视频时长要大于128s,FPS>=10,用annotation
单击数据集名称查看发布数据集的基本信息、数据预览、数据血缘以及操作记录。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息。 在“数据预览”页签可查看发布后的数据内容。 在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如导入、合成等操作。 在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。
其中,before文件夹:包含变化前的图片,每幅图片需与变化后的图片同名、同尺寸。 after文件夹:包含变化后的图片,每幅图片需与变化前的图片同名、同尺寸。 label文件夹:包含与变化前和变化后图片同名、同尺寸的PNG文件。每个像素值代表该位置对应的类别信息,类别应是连续的且从0开始。 视频分类
根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,
在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如导入、合成等操作。 在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。 单击操作列的“删除”,可删除不需要的数据集。 如果需要恢复删除的数据集,可单击右上角“显示已删除数据”,被删除的数据集将在列表显示,可将数据集恢复。 如果需要彻底删除
意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式,消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式,内容以及大模型服务是否正常。 101095 意图识别用户query输入/引用解析失败。
提示词工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以便简
强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率,定
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。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输出内容严格遵循指令要求,可能会反复讨论某个主题,或频繁出现相同词汇。 平衡的:平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的:模型输出内容更具多样性和创新性,某些场景下可能会偏离主旨。 自定义:自定义大模型输出的温度和核采样值,生成符合预期的输出。