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用的NLP大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图3 获取预置服务调用路径 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API > 认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中新建POST请求,并填入API请求地址。 参考图4填写2个请求Header参数。
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
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
创建盘古多语言文本翻译工作流 场景描述 该示例演示了如何创建多语言文本翻译工作流,示例将调用华为云文本翻译API,详见文本翻译。 准备工作 提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台,在总览页面下方开通“文本翻译”服务,单击“开通服务”。 图1 开通文本翻译服务 提前获取文
创建盘古图片类数据集标注任务 场景描述 此示例演示了如何快速创建图片Caption数据标注任务。您将学习如何设置任务参数、配置标注要求并进行标注。 准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务,上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
管理盘古数据资产 数据资产介绍 用户发布的数据集会被纳入数据资产,集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能,包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理,还可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资
实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置,确保每个用户在其指定的工作空间内,拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式,既保证了数据的安全性,又提高了资源的高效利用。
空间。 图2 切换空间 管理盘古工作空间 盘古工作空间支持用户查看当前空间详情,修改空间名称与描述,还可以对不需要的空间实现删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图3 进入操作空间 单击左侧导航栏的“空间管理”,在“空间设置”页签中可执行如下操作:
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数,实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 >
通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 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“Agent
管理工作流 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“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“工作流”页签中,鼠标右键单击工作流,进行工作流的复制、复制ID、删除。 父主题: 创建与管理工作流
盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优? 如何判断盘古大模型训练状态是否正常? 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答? 盘古大模型是否可以自定义人设? 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面?
创建并管理盘古工作空间 盘古工作空间介绍 创建并管理盘古工作空间 管理盘古工作空间成员 父主题: 准备工作
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型,但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时,可选择全量升级或滚动升级两种方式:
划分出多个工作空间,实现资产的精细化管理与有序调配,帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。 此外,平台配备了完善的角色权限体系,覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置,每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能,从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。
些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训
错误码 当您调用API时,如果遇到“APIGW”开头的错误码,请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码,请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。