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选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板:使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集:由用户指定评测指标(F1分数、准去率、BLEU、Rouge)并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。 评测结果存储位置 模型评测结果的存储位置。 基本信息
102053 提示词模板有误时触发该错误码。 检查提示词模板是否格式有误。 103004 大模型推理失败时触发该错误码。 请检查模型服务是否可以正常运行。 插件节点 101741 插件组件初始化失败。 检查插件组件配置,可能为校验报错。 101742 工作流插件节点参数类型转换时出错。
合成任务”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 生成的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 预置数据指令介绍 ModelArts Studio平台的数据合成功能为用户提供了预置指令,用户可以在“数据工程 > 数据管理 > 数据指令 >
不可见字符,例如U+0000-U+001F 表情符六 网页标签符号<p> 特殊符号,比如● █ ◆ 乱码和无意义的字符����� 父主题: 数据集加工算子介绍
数据发布:将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 支持发布的数据集格式为标准格式、盘古格式(适用于训练盘古大模型时)。目前,仅文本类和图片类数据集支持发布为“盘古格式”。 在集成了数据获取、数据加工、数据发布功能外,平台还支持对原始数据集、加工数据集、发布数
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。平台支持多种部署模式,能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口,模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用:在模型部署后,用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的
将“核采样”参数调小至0.1,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后,可以通过“文本对话”API调用NLP大模型,调用步骤如下: 登录ModelArts
储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域: 西南-贵阳一 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集,创建时可导入多种形式的数据,具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。
着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的
ctId> <version>3.1.103</version> </dependency> Python 使用pip安装。 #回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore
部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题,若在评测过程中出现如下问题,可以参考解决: 问题一:JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案:对于这几种情况,需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例,同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样; 输出格式:口播如下: xxx 方法二:产品介绍可以来源于真实的产品信息,也可以通过in-context-learning方式生成。示例如下: 大模型输入: 你是一个广告策划,你的工作是为不同的产品写宣传文案。
稳定。可能会引发如下问题: 模型对异常值过度敏感,导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大,甚至出现梯度爆炸。 模型在测试集上表现不佳,泛化能力差。 优化调整策略如下: 通过统计学方法如计算四分位距、Z-score、样本分布等排查异常值。 通过可视化方法,数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。
全球中期天气要素预测:通过该模型可以对未来一段时间的天气进行预测。 全球中期降水预测:通过该模型可以对未来一段时间的降水情况进行预测。 模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型包括1h分辨率、3h分辨率、6h分辨率、24小时分辨率模型,即以起报时刻开始,分别可以逐1h、3h、6h、24h往后进行天气要素的预测。
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答? 盘古大模型是否可以自定义人设? 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设? 如何将本地的数据上传至平台? 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传?
npu驱动和固件安装。 执行命令npu-smi info查看驱动是否已安装。如果有回显npu卡信息,说明驱动已安装。 详情请参见昇腾官方文档。 hccn too网卡配置。 执行如下命令,查看是否有回显网卡信息。如果有,则说明网卡已经配置,否则继续操作下面步骤。 cat /etc/hccn
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用文本对话(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题: { "messages": [
什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台,盘古NLP大模型、科学计算大模型、专业大模型能力通过ModelArts