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查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 父主题: 开发盘古NLP大模型
获取模型部署ID 模型部署ID获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 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1
单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于文本类数据集,可选择预置加工算子,请参见文本类加工算子能力清单。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数,可通过右侧按钮,拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程中,可以单击右上角“保存为新模板”将当前
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题: 开发盘古科学计算大模型
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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 应用接入”,单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中,选择已部署好的大模型,单击“确定”。 在“应用接入”列表的“APP
方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录,从而追踪模型的演变过程。同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。 管理模型资产 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
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。
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”,选择所需调用的大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数(Token认证)
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 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,完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用,全面掌握盘古大模型的开发过程。同时,结合应用开发的提示词工程、Agent应
running or have been deleted. 推理服务状态异常。 请检查调用API时deploymentId是否正确,并检查模型的部署状态是否存在异常,如果仍无法解决请联系服务技术支持协助解决。 PANGU.3267 qps exceed the limit. QPS超出限制。
支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 用于天气基础要素预测,时间分辨率为3小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_6h-20241030
看训练指标、训练任务详情和训练日志。 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。
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
获取模型请求URI。 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,可获取模型的请求URI。 图1 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 > 模型部署”,在“预置服务”页
登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”,选择所需调用的大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数(Token认证)
登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型,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1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务,在“预置服务”页签中,选择所需调用的科学计算大模型
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质量,确保数据在进入模型训练阶段之前达到高标准,进而提升模型的性能和效果。 数据集评估标准介绍