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'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。 'subset': 'train', 'duration': 1660.3, // 视频总时长 seconds。
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“能力调测”,单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”,若不填写,将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数,具体参数说明见表1。
/chat/completions 获取调用路径 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。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服务”页签,单击状态为“运行中”的模型名
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
完成创建专业大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。 单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置
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 > 任务管理”,可进行如下操作: 克隆。单击操作列的“ 克隆”,可以复制当前评测任务。
创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平台为开发者和用户提供了预置插件,直接可用,无需额外开发。例如,平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码,
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
查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials
创建专业大模型部署任务 平台支持部署预置的专业大模型,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 专业大模型部署参数说明
要求所有文本大小最大不超过100MB,目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为:3-1000条。 构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台
完成创建NLP大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。 单击右上角“模型更新”,进入“模型更新”页面。 在“可修改配置
覆盖全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能,以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品,方便地构建自己的模型和应用。
创建与管理插件 插件介绍 创建插件 管理插件 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
创建NLP大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型,操作步骤如下: 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。 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 NlP大模型部署参数说明
ngu-AI4S-Weather_1h-3.0.0模型。 表2 中期天气要素预测模型、降水模型的类型 模型名称 说明 Pangu-AI4S-Weather_Precip-20241030 2024年10月发布的版本,用于降水预测,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3
创建科学计算大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 科学计算大模型部署参数说明
、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)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 > 模型训练”,可进行如下操作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。