检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同,具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求,例如NLP大模型,请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议
创建盘古图片类数据集标注任务 场景描述 此示例演示了如何快速创建图片Caption数据标注任务。您将学习如何设置任务参数、配置标注要求并进行标注。 准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务,上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台
创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 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,模型类型选择“科学计算大模型”,参考表1完成部署参数设置
上线加工后的文本类数据集 加工后的文本类数据集需要执行上线操作,用于后续的数据标注、评估、发布任务,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”,在数据集操作列单击“上线”,
创建视频类数据集评估任务 创建视频类数据集评估任务前,请先完成创建视频类数据集加工任务。 创建视频类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角
创建视频类数据集标注任务 创建视频类数据集标注任务前,请先完成创建视频类数据集加工任务。 创建视频类数据集标注任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”,单击页面右上角
发布视频类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布气象类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台
调试Agent应用 平台提供对Agent执行过程的全链路信息观测与调试调优,通过对信息的分层分析和展示,为开发者提供了AI应用在不同层级的运行情况指导和操作,提升观测和调试效率。通过Insight提供了Agent的运行和观测能力。创建并运行Agent后,可通过单击Insight查看该
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础
创建图片类数据集标注任务 创建图片类数据集标注任务前,请先完成创建图片类数据集加工任务。 创建图片类数据集标注任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”,单击页面右上角
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型(NLP大模型、科学计算大模型)在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤
使用“能力调测”调用科学计算大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海浪高度预测能力
发布其他类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
创建文本类数据集评估任务 创建文本类数据集评估任务前,请先完成创建文本类数据集加工任务。 创建文本类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角
创建图片类数据集评估任务 创建图片类数据集评估任务前,请先完成创建图片类数据集评估标准。 创建图片类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角
上线标注后的文本类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后,需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程