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> 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,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NLP大模型
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
针对调用的大模型,平台提供了统一的管理功能。 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 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用
> 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,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
预览提示词效果 提示词撰写完成后,可以通过输入具体的变量值,组成完整的提示词,查看不同提示词在模型中的使用效果。 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ex
配置开场白和推荐问题 配置开场白和推荐问题的步骤如下: 在“高级配置 > 开场白和推荐问题”中,可输入自定义开场白,也可单击“智能添加”。 在推荐问中单击“添加”,可增加推荐问数量。添加后可在右侧“预览调试”中查看相应效果。 最多可以添加3个推荐问。 图1 预览调试查看开场白与推荐问效果
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,进入所需空间。
作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可
标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 NLP大模型 训练损失值 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。
说明 压缩配置 压缩模型 选择需要进行压缩的模型,可使用来自资产的模型或任务的模型。 压缩策略 例如,可使用INT8压缩策略,同等QPS目标下,INT8可以降低推理显存占用。 基本信息 任务名称 模型压缩任务的名称。 描述 模型压缩任务的描述。 参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。
用户发布的数据集会被纳入数据资产,集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能,包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理,还可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资产的维护更新流程。通过这样的统一管
使用“能力调测”调用NLP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NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力,在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型,模型选择完成后,会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安
间差距的指标。该值越小,表示模型在表面(海表)变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小,代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小,代表模型性能越好。
ERA5是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的全球气候的第五代大气再分析数据集,它覆盖从1940年1月至今的时间段,提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导:https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
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。首先,需要根据业务需求收集相关的原始数据,确保数据的覆盖面和多样性。例如
sdk出现json解析报错 图1 json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
意输出格式中的key不要有语义重复,并且需要与前文要求中的key名字保持一致,否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子,少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式,避免使用生僻单词和复杂的句式,防止机器理解偏差。
计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段,模型的权重通常是随机初始化的,此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练,可能会导致模型在初始阶段更新过快,从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题,可以在训练的初始阶段