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下文或者背景信息,output对应答案,用户可以上传自定义的python脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例,可下载作为参考。 如果使用该数据集训练盘古大模型,请将发布格式配置为盘古格式。 设置数据集的“资产可见性”,填写数据集名称、描述,设置扩展信息后,单击“确认发布”进行数据集发布操作。
下文或者背景信息,output对应答案,用户可以上传自定义的python脚本实现数据集格式的转换。平台页面中会提供脚本示例,可下载作为参考。 如果使用该数据集训练盘古大模型,请将发布格式配置为盘古格式。 设置数据集的“资产可见性”,填写数据集名称、描述,设置扩展信息后,单击“确认发布”进行数据集发布操作。
解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时,需要从以下两个主要方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一定的理解能力。这时,通过调整提示词通常可以有效引导模型生成合理的回答。
支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用的NLP大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图3 获取预置服务调用路径 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型,但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时,可选择全量升级或滚动升级两种方式:
若调用已部署的模型,单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务,在“预置服务”页签中,选择所需调用的科学计算大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图2 获取预置服务调用路径 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
管理科学计算大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数,但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”
标注管理”,单击页面右上角“创建标注任务”。 图2 标注管理 在“创建标注任务”页面选择需要标注的加工后的文本类数据集,并设置标注项。 设置标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项也有所差异,可基于页面提示进行设置。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。
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
余待审核数据,默认审核通过,即可完成审核任务。 图4 设置标注人员、标注信息示例 在“标注管理”页面,单击操作列“上线”,可执行后续标注操作。对于未上线的标注任务,可执行编辑和删除操作。 在“标注作业”页面,单击操作列“标注”可进行数据标注。如果需要将该标注任务移交给其他人员,可
在左侧导航栏“空间资产 > 数据”中可以查看当前空间内的数据资产,如果有多个空间的访问权限,可切换空间查看其他空间内的资产。 在“数据发布”页签可查看数据资产,并可对数据集进行删除操作。单击数据集名称可进入详情页面查看数据集的基础信息和操作概览。 图1 查看数据资产 父主题: 管理盘古大模型空间资产
关。 RQE 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相对误差的平方和。该值越小,代表模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见科学计算大模型训练常见报错与解决方案。
数值越高,表明模型性能越好。 bleu-3:模型生成结果和实际句子的加权平均精确率,数值越高,表明模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。
余待审核数据,默认审核通过,即可完成审核任务。 图4 设置标注人员、标注信息示例 在“标注管理”页面,单击操作列“上线”,可执行后续标注操作。对于未上线的标注任务,可执行编辑和删除操作。 在“标注作业”页面,单击操作列“标注”可进行数据标注。如果需要将该标注任务移交给其他人员,可
Studio大模型开发平台提供了全面的数据工程功能,支持从数据源导入到数据质量控制的全流程管理。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节,帮助用户高效构建高质量的训练数据集,推动AI应用的成功落地。具体功能如下: 数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平
安全护栏保障模型调用安全。若关闭,推理服务可能会有违规风险,建议开启。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则,不可调整。 资源配置 实例数 设置部署模型时所需的实例数,单次部署服务时,部署实例个数建议不大于10,否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息 名称 设置部署任务的名称。 描述(可选) 设置部署任务的描述。
输入:支持用户自定义取值。 配置“分类配置”中的相关信息。 在分类输入框中输入分类描述信息,描述信息为针对该类别的描述语句或者关键词,同时也将作为LLM进行推理和分类的依据。类别数量为2 ~ 5个。 配置“高级配置”中的相关信息。 高级配置项供进阶开发者修改模型和提示词,如果不配
Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“创建评估”。 图1 创建评估