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
基于边缘部署准备工作与注册边缘资源池节点,按照以下目录结构存放下载文件,注意修改下载文件的命名。其中,docker下的certs证书会自动生成,一般无需修改。 pkgs // 包目录,用户自行命名 docker docker.tgz // docker 二进制文件,要求版本>19
大量阅读材料的数据进行训练。当训练广告文案生成任务时,训练数据则需要包含一定量的广告文案数据。 模型评估 一个评估数据集内,上传的数据文件数量不得超过100个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过1GB。 数据格式要求 盘古大模型服务支持如下数据,格式要求请参见表3。
> 模型管理”页面,单击右上角的“模型迁移”。 在“模型迁移”页面,下载用户证书。 图2 下载用户证书 登录环境A的盘古大模型套件平台,在“模型迁移”页面,选择“导出模型”,在导入证书的地方上传环境B下载的证书文件,并选择需要导出的模型和模型导出的obs路径。 图3 导出模型 单击“确定”,导出模型。
> Ascend”,并选择加速卡类型。 如果节点没有加速卡,则选择“AI加速卡 > 不使用”。 单击“立即下载”,下载设备证书和Agent固件,并将设备证书与Agent固件分别重命名为license.tgz、hilens-agent.tgz。 父主题: 部署为边缘服务
在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“服务列表”中选择需要调用的模型,单击操作栏中的“调用路径”,复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。 在调用盘古API过程中,Token起到了身份验证和权限管理的作用。 在调用盘古AP
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,需要先开通盘古大模型服务。
failed报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“read example failed”报错,表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案:请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错 no such file or directory报错
构造fewshotPrompt模板: // 基于长度策略(长度限制50) // 传入prompt的开头 "参考以下示例,给出给定单词的反义词:" // 传入分隔符 "\n\n" // 传入prompt的结尾 "给定一个单词:{{word}},返回一个反义词:" FewShotPromptTemplate
a funny joke about chickens" == format2 自定义prompt # 按约定的格式准备prompt文件; # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例: …… prompts -- default
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。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备盘古大模型训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
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。
多轮问答场景,为什么微调后的效果不好 当您的目标任务是多轮问答,并且使用了多轮问答数据进行微调,微调后却发现多轮回答的效果不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据格式:多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造,问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如,当
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模
能xxx”。 规范输出格式 如果需要约束输出格式,可以在提示词里体现。请注意输出格式中的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。
批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行,不大于50行。
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格和格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量,即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识,表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提示词
深感敬佩。在宋朝的生活中,李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物,新的气候,甚至新的疾病。但是,他从未放弃,他始终坚信,只要他坚持下去,他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中,李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法,尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学,尝试理解这
为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘