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以更准确地预测和控制训练成本,提高预算管理效率。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token
受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型,可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成
登录盘古大模型套件平台。 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”,进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压缩的模型执行模型压缩,压缩策略为“INT8”。当压缩模型为N2基础功能模型,或是经有监督微调训练和RLHF训练后的N2模型,
盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术
盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS,加入检索
调用盘古大模型API 用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件
平台资源管理 管理模型资产、推理资产 获取token消耗规则
在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是各个模型支持的具体操作: 表1 模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩 在线推理 盘古-NLP-N1-基础功能模型-8K
u资源(专属资源池)。如果不订购推理资产,可以使用订购的盘古模型进行训练,但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求,可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。
确保您的账户余额充足。 训练与推理服务提供按需计费模式,属于后付费模式,即先使用再付费。费用根据训练服务实际消耗的Tokens数量乘以Tokens单价计费,系统将每小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费,训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。
订购盘古边缘部署服务 登录盘古大模型套件平台,在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求,可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后,根据需要选择计费模式,基模型需选择“N2
打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词(若模型训练时包含相似任务,可参考模型训练使用的提示词),再由简至繁,逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。 例如,文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”,邮件写作类可
服务。 使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面,提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过能力调测调用基模型与训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集,这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此,对于该时间点之后的信息,大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合,可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时,模型先通过搜索引擎获取最新的信息,
2024年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发,提供全生命周期工具链,帮助开发者高效构建与部署模型,企业可灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量
华为云资源的访问范围。例如,对于负责软件开发的人员,您希望他们拥有接口的调用权限,但不希望他们拥有训练模型或访问训练数据的权限,那么您可以先创建一个IAM用户,并设置该用户在盘古平台中的角色,控制他们对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下,管理员创建的IAM用户(子用户)没有
模型优化建议 如何基于指标的分值对训练任务进行调整:一般横向比较两个模型时,可以参考该指标。然而,指标没有一个明确的阈值来指示何时模型效果差。因此,单靠该指标无法直接决定任务的调整策略。 如果指标低是由于提示词(prompt)设置不合理,可以通过在模型训练阶段扩大训练集和验证集来优化模型,从