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获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 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
容,不会覆盖原始数据集,供标注人员参考,以提高标注效率。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题: 开发盘古科学计算大模型
running or have been deleted. 推理服务状态异常。 请检查调用API时deploymentId是否正确,并检查模型的部署状态是否存在异常,如果仍无法解决请联系服务技术支持协助解决。 PANGU.3267 qps exceed the limit. QPS超出限制。
部署专业大模型 创建专业大模型部署任务 查看专业大模型部署任务详情 管理专业大模型部署任务 父主题: 开发盘古专业大模型
述,单击“确定”,进入配置合成指令页面。 选择变量标识符为“双大括号{{}}”,输入指令为“请以{{topic}}为主题,写一篇字数不超过{{num}}的散文。” 单击“确定”,再单击“确定”。 图2 配置指令 按照表1进行变量配置。 表1 数据指令变量配置 变量类型 变量名称 变量类型
于预设的分类标签,能够灵活地记录视频中一些更复杂的内容。 图3 文本描述示例-视频片段描述 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。
数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。
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需要与盘古服务部署区域一致,例如盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。
2024年10月发布的版本,支持在线推理、能力调测特性,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.0.0 用于降水预测 2024年12月发布的版本,相较于10月发布的版本模型运行速度有提升,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030
导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,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、压缩、部署、评测、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:
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“图片 > 图片+Caption”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型,为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持默认格式、盘古格式:
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下:
压缩NLP大模型 模型在部署前,通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。 当前仅支持对NLP大模型进行压缩。 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 > 模型压缩”,单击界面右上角“创建压缩任务”。
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“文本 > 预训练文本”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型,为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持默认格式、盘古格式:
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
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
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前预测类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。