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鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明,敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务,或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 单击“下一步”,在“参数信息”页面,参照表2完成参数配置。 表2 插件参数配置说明
景的流程型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库等信息,实现工具自主规划与调用,优点是可零码开发,对话过程更为智能,缺点是当大模型受到输入限制,难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent:以工
微调是在已有模型上添加最新数据,不改变模型结构参数或引入新要素,以适应数据更新需求。 在实际流程中,通过设定训练指标对模型进行监控,以确保效果符合预期。在微调后,评估用户模型,并进行最终优化,确认其满足业务需求后,进行部署和调用,以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大
单击右上角“订阅数据”,在“从AI Gallery订阅”页面选择需订阅的数据资产,单击“下一步”。 填写资产名称与资产描述后,单击“确定”实现数据资产的订阅。 数据资产列表页将显示订阅数据资产的状态: 如果状态为“订阅中”,表示该资产正从AI Gallery同步中,请耐心等待。
l格式 对于文本类数据集,除文档、网页数据类型,其余类型的数据支持将自定义格式转换为jsonl格式。 用户可以上传自定义的python脚本实现数据集由自定义格式到jsonl格式的转换,页面中会提供脚本示例,可下载作为参考。 自定义格式转换的具体步骤为: 登录ModelArts S
3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题,若在评测过程中出现如下问题,可以参考解决: 问题一:JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方
-Apig-AppCode(参数值为“APPCode”值),而不需要对请求内容签名,API网关也仅校验APPCode,不校验请求签名,从而实现快速响应。 使用该鉴权方式前,请确保有已部署的大模型。 获取APPCode步骤如下: 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。
选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调:在模型进行有监督微调时,对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能,但需要消耗大量计算资源和时间,计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型, 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。