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更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古科学计算大模型规格 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型,适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成,支持常见的聚合函数(如去重、计数、平均、最大、最小、合计)、分组、排序、比较、条件(逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。 无论是文本文档、演示文稿,还是电子表格文件,用户都可以轻松地将数据导入知识库,无需额外的转换或格式处理。 父主题: 创建与管理知识库
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下:
模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2
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。
流通图片类数据集 数据流通是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。 单个图片类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 创建文本类数据集流通任务步骤如下: 登录ModelArts
选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注审核 是否审核 否,标注后不进行审核操作。 是,审核员会检查标注员的标注内容,若发现问题,审核员可注明原因并驳回标注数据,标注员需重新标注。 启用多人审核 关闭时,默认管理员单人审核
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
确保数据满足高标准,提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。
查看训练指标 对于已完成训练,训练状态是“训练完成”状态的任务,单击任务名称,可在“训练结果”页面查看训练指标,不同模型的训练指标介绍请参见表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 科学计算大模型 Loss 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间
配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
插件介绍 在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模
式,以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。 包周期计费是一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算,因此在购买之前,您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式,即先使用再付费,按照实际使用时长计费。 在购买后,如果发现当前计费模
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,并生成以下问题答案”,“生成”一词不是很恰当,模型会引入一些外部知识。
的指令。 提示词是什么 提示词也称为Prompt,是与大模型进行交互的输入,可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。 提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题。如:“写一篇关于勇士的小说”、“天空为什么是蓝色的?” 说明:对任务要求的补充说明。如:“有冒险
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,若是自然语言处理任务,可能需要大量的文本数据;如果是计算机视觉任务,则需要图像或视频数据。 数据预处理:数据预处理是数据准备过程中的重要环节,旨在提高数
ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集,该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术,重新处理历史观测数据,生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围,也可以针对特定区域,旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值,与时序数据不