-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时,
” 在“对话体验 > 推荐问题”中,可填写推荐问题,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。 例如,“请编写输出10以内的素数的Python代码”。 “对话体验”配置完成后,可在右侧“预览调试”中查看当前配置的开场白与推荐问题。 步骤5:调试应用
间、经度、纬度等多个维度,通常采用NetCDF(.nc)、GRIB(.grib)和GRIB2(.grib2)等格式、以网格形式存储。本案例推荐的公开数据集如下: Hycom公开数据集: HYCOM再分析产品是美国海军研究实验室利用海军耦合海洋资料同化系统(Navy Coupled
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。
智能对话:通过先进的自然语言处理技术,人工智能助手能够理解和回应用户的语音或文本输入,实现流畅的人机交互。 个性化推荐:基于对用户行为习惯的学习,人工智能助手能提供高度定制化的内容和服务建议,如音乐推荐、新闻资讯等。 多任务处理能力:无论是设置提醒、查询天气、管理日程安排,还是控制智能家居设备,人工智能助手都能轻松应对。
创建多语言文本翻译插件 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,切换区域至华北-北京四,在“总览”页面下方开通“文本翻译”服务。 图1 开通文本翻译服务 操作流程 创建多语言文本翻译插件的流程见表1。 表1 创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址
案。 [{"system":"你是一位书籍推荐专家"},{"context":"你好","target":"嗨!你好,需要点什么帮助吗?"},{"context":"能给我推荐点书吗?","target":"当然可以,基于你的兴趣,我推荐你阅读《自动驾驶的未来》。"}] 单个文件
例如,“您好!我是您的智能助手,很高兴为您提供帮助。请告诉我,今天有什么我可以为您做的吗?” 在“对话体验 > 推荐问题”中,可填写推荐问题,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。 例如,“请告诉我您需要什么帮助?如:帮我预定会议室、帮我查询天气预报。 在“对话体验
Administrator 统一身份认证服务(除切换角色外)所有权限。 图3 添加用户组权限 设置最小授权范围。 根据授权项策略,系统会自动推荐授权范围方案。 可以选择“所有资源”,即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。 可以
使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表2。 表2 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量(数据条数) 单场景推荐训练数据量 单条数据Token长度限制 N1 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景 32K N2 微调 -
创建边缘资源池 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上,这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池,然后利用盘古大模型服务将模型部署到这些边缘资源池中。 ModelArts边缘节点是ModelArts平台提供的用于部署边缘服务的终端设备。创建
层特征(重力位势、u风、v风、比湿、温度)。 25km*25km。 全球范围,纬度90N~-90S,经度0W~360E。 训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。 训练数据一般可通过公开数据集获取,例如ERA5。ERA5是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的全球气候的第
包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下: 包年/包月计费模式:包年/包月的计费模式是一种预付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 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 >
创建NLP大模型评测任务 创建NLP大模型评测任务前,请确保已完成创建NLP大模型评测数据集操作。 预训练的NLP大模型不支持评测。 创建NLP大模型自动评测任务 创建NLP大模型自动评测任务步骤如下: 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。
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域,数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法,通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程: 数据加工 错误数据过滤 :在大规模数据集中,噪声和错误数据是
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求U
杂性越高。模型参数量会增加。然而,这也会导致模型的结果文件变大,可能会占用大量的显存。在设置深度时,需要权衡模型的复杂性和显存的使用情况。推荐设置为[2, 6]。 补丁尺度 用于将气象场划分为多个小块的大小,每个小块都会被模型单独处理。较大的patch_size意味着模型主干部分
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
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