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创建视频类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准,涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度,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视频类数据集评估任务。
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
的安全性和操作的独立性,有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景,如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求,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
模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海浪高度预测能力,在选择好模型后,根据需求选择相应的数据和模型配置信息,模型就会返回相应的预测结果。
创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准,涵盖了图像清晰度、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。
用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值。数据集中的多个特征变量帮助预测目标变量,而目标变量为连续数值,非离散类别。与时序数据不同,回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1
Studio大模型开发平台提供了全面的数据集质量评估工具,能够帮助用户从多个维度检测和优化数据集的质量。平台预设了多种数据类型的基础评估标准,用户可以直接使用这些标准,也可以根据具体的业务需求创建自定义的评估标准。通过这种灵活的配置方式,用户能够根据不同的应用场景和目标,精确地评估和优化数据
使用盘古加工算子构建单轮问答数据集 场景描述 此示例演示了如何使用加工算子轻松构建单轮问答数据集。数据集的加工算子是一种灵活的数据预处理工具,能够帮助您将原始数据转化为所需的格式。通过使用加工算子,您可以提取、转换、过滤原始数据,生成适合大模型训练的数据集。 准备工作 请提前准备
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:
盘古大模型的模型订阅服务、数据托管服务、推理服务默认采用包周期计费,数据智算服务、数据通算服务、训练服务默认采用按需计费。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,
创建提示词工程 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。
其他空间的数据集。 若选择发布方式为“单个数据集”,选择数据集后,单击“下一步”。 图3 发布方式1 若选择发布方式为“混合数据集”,勾选多个数据集后,单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够
其他空间的数据集。 若选择发布方式为“单个数据集”,选择数据集后,单击“下一步”。 图3 发布方式1 若选择发布方式为“混合数据集”,勾选多个数据集后,单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够
详情请参见区域和可用区。 可用区(AZ,Availability Zone) 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的
在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布,用户可以使用模型进行部署、推理操作。 训练完成 模型训练已经成功完成。 训练中 模型正在训练中,训练过程尚未结束。 训练失败 模型训练过程中出现错误,需查看日志定位训练失败原因。
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
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
能。 模型压缩:在模型部署前,进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。 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
Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用的NLP大模型,单