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和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 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“数据工程 > 数据发布 > 数
深度定制 示例配置 用户配置的示例内容,配置后会在大模型的请求中添加“#示例 {{用户配置的内容}}”。 输入改写 日期时间改写 开启后,用户问题涉及日历、日期及时间相关内容时,系统将进行运算,补充具体时间点,以便大模型更准确的理解。 节点配置完成后,单击“确定”。 连接大模型节点和其他节点。
部署CV大模型 创建CV大模型部署任务 查看CV大模型部署任务详情 管理CV大模型部署任务 父主题: 开发盘古CV大模型
部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题: 开发盘古预测大模型
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
清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下: 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。
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 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
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型的服务。平台提供了高效的API接口,确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中,实现智能对话、文本生成等功能。 父主题: 产品功能
编排与调用工作流 工作流介绍 编排工作流 调用工作流 管理工作流 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
配额限制 盘古大模型服务的配额限制详见表2。 表2 配额限制 资源类型 默认配额限制 是否支持调整 模型实例 ModelArts Studio平台上,单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。 是 如果希望申请提升配额,请联系客服。 功能限制 盘古大模型服务的功能限制详见表3。 表3 功能限制
使用API调用NLP大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用“文本对话”API实现模型调用。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径(URI) 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions
的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数
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_Regional_24h-20241130 2024年11月发布的版本,用于区域海洋基础要素预测,1个训练单元起训及1个实例部署。 Pangu-AI4S-Ocean_Ecology_24h-20241130
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。 在平台中,空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源,
Token计算器 功能介绍 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推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 父主题: 开发盘古科学计算大模型
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
模型训练过程中出现了非预期的异常情况,需查看日志定位训练异常原因。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况,需查看日志定位训练异常原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 查看训练指标 对于训练状态为“已完成”的任务,单击任务名称,可在“训练结果”页面查看训练指标,模型的训练指标介绍请参见表2。 图1
上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升
使用盘古大模型服务前,需要进行一系列准备工作,确保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 04 AI一站式流程 通过一站式流程,完成从数据导入、数据加工、数据发布、模型训练、模型压缩、模型部署、模型