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性。 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
adamw是一种改进的Adam优化器,增加了权重衰减机制,有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”,则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”,则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒
用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,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
组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向
在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。 缺点:大模型在面对复杂的、长链条的流程
在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”,完成参数配置。 图6 意图识别节点参数配置 配置“提示器”节点。 鼠标拖动左侧“提问器”节点至编排页面,并连接“意图识别”的“文本翻译”意图节点与该节点,单击该节点进行配置。 在“参数配置”中,配置输入参数,如图7。 图7 配置输入参数 配置输出参数。如图8,单击“引用插件
查看CV大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,完成创建CV大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署任务详情,具体步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看预测大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,完成创建预测大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看专业大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,完成创建专业大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1 部署详情 父主题: 部署科学计算大模型
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
需空间。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服务”页签,单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取模型调用路径,如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中,选择
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
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
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
单击画布中的开始节点以打开节点配置页面。 开始节点的参数默认已配置,不支持修改开始节点的参数。 图1 开始节点配置图 步骤3:配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力,可在节点中配置已部署的模型,用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点,若无需配置,可跳过该步骤。
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
说明 步骤1:创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2:配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3:添加预置插件 本样例场景实现应用的插件配置。 步骤4:配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5:调试应用 本样例场景实现应用的调试。 步骤1:创建应用