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图片格式支持:jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持:xml 图像分类 图片格式支持:jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持:txt 异常检测 图片格式支持:jpg、jpeg、png、bmp 标注格式支持:txt 语义分割 jpg、png 姿态估计 图片格式支持:jpg、jpeg、png、bmp
围。例如,您的员工中有负责软件开发的人员,您希望他们拥有接口的调用权限,但是不希望他们拥有训练模型或者访问训练数据的权限,那么您可以先创建一个IAM用户,并设置该用户在盘古平台中的角色,控制对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下,管理员创建的IAM用户(子用户)没有任何权限,
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的一个网格代表更大范围的区域,但局部的细节信息可能会被忽略,较小的patch_size则相反。需要注意: 数据格式为[int,int,int],第一个值需要大于0小于等于4
内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻译API、大型语言模型等),可以在保证翻译效率的同时,提升翻译质量,并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。 本章将详细介绍如何利用不同的节点构建一个高效的多语言文本翻译工作流,并确
模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持分析历史数据中的特征与类别的关系,学习
决,在代码里检查返回值,碰到这个并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求;也可以后端检查上一个请求结果,上一个请求返回之后再发送下一个请求,避免请求过于频繁。 请与技术支持确认,API是否已完成部署。 APIG.0301 Incorrect IAM authentication
创建科学计算大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型,操作步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 科学计算大模型部署参数说明
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
身份认证,获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存,避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为华为账号,将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户,获取IAM用户的Token。 获取Token方法: Token
配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。
管理应用 Agent开发平台支持对应用执行获取应用ID、删除、导入、导出操作。 获取应用ID、删除应用 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 应用”页面。
训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图1 获取训练日志 父主题: 训练预测大模型
有庞大复杂的城市事件类别体系,包含了繁多细碎的事项类别,如垃圾暴露、道路破损、围栏破损等,一个城市一般有几百种事件类别。同时,不同城市可能还有不同的标准,某城市关注某一些特定事件类别,另一个城市又关注另一些特定事件类别。因此,城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI
管理插件 Agent开发平台支持对插件执行获取插件ID、删除、导入、导出操作。 获取插件ID、删除插件 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台 > 插件”页面。
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键
定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例,模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念,通过合理设置,可以帮助模型检测出多种尺寸的目标。 框重叠比例阈值 用于判定模型预测的边界框与真实边界框之间是否为同一物体。该阈值
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,数据集文件内容包括:预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等,不同训练方式所需要使用的数据见表1,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1
选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型,为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持默认格式、盘古格式: 默认格式:数据工程功能支持的原始格式。 盘古格式:使用盘古大模型训练时所需要使用的数据格式。