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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。
本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以
古大模型,导入至其他局点进行使用。 以从环境A迁移模型到环境B为例: 登录环境B的ModelArts Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型”页面,单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面,下载用户证书。 图1 下载用户证书 登录环境A的ModelArts Studio大模型开发平台,在“空间资产
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,获取方式如下: 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3 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
在“创建边缘节点”页面中,填写节点名称,配置AI加速卡与日志信息。 如果节点有npu设备需选择“AI加速卡 > Ascend”,并选择加速卡类型。 如果节点没有加速卡,则选择“AI加速卡 > 不使用”。 图2 配置边缘节点参数 基本信息配置完成后,单击“确定”,单击“立即下载”,下载设备证书和Agent固
中\n\n以下是你的思考过程:\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}],不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到dimensions、quer
持INT8、INT4量化压缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式,能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口,模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用:在模型部署后,用户可以通过模型调用功能快速访问模
区域中期海洋智能预测模型部署参数说明 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“科学计算大模型”。 场景 本案例中选择“区域中期海洋智能预测”。 部署模型 从资产中选择需要部署的模型。 部署区域中期海洋智能预测服务需要同时选择“区域中期海洋智能预测”和“全球中期海洋智能预测”两个模型。
具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SFT中获得的知识,生成准确而全面的回答。然而,依赖通用大模型自身知识来回答问题,在某些垂直领域应用中会面临挑战: 通
专业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“专业大模型 > BI专业大模型”或“专业大模型 > 搜索专业大模型”。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。
模型进行部署。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 支持“云上部署”和“边缘部署”,其中,云上部署指算法部署至平台提供的资源池中。边缘部署指算法部署至客户的边缘设备中(仅支持边缘部署的模型可配置边缘部署)。 部分模型资产支持边缘部署方式,若选择“边缘部署”: 本
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测
视频类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的加工操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
图片类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类
通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得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:
模型调优方法介绍 调优目标:提升模型精度和性能。 调优思路:模型调优总体可分为两方面,数据预处理和模型训练参数优化,优化思路是从最简单的情形出发,逐步迭代调整提升模型效果,通过实验发现和确认合适的数据量,以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题: 盘古科学计算大模型调优实践
1130 2024年11月发布的版本,用于海洋基础要素预测,可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_24h-3.1.0 2025年1月发布的版本,用于海洋基础要素预测,可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130
算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 WORD内容提取 从Word文档中提取文字,并保留原文档的目录、标题和正文等结构,不保留图片、表格、公式、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容,并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题答案”,“生