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Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源,支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产:模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。 数据资源:数据通算单元适用于数据加工,
流通文本类数据集 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。 单个文本类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 在默认格式中,context和target是键值对。示例如下: {"context": "你好,请介绍自己", "target":
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。
可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 取值范围:[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x 否 Double 用于选择集合预报的Perlin加噪x经度方向的尺度。
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。
t开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型
提示词工程 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“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面,下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较提示词的效果,输入相同的变量值,查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题:
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: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
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、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,将提示词设置为
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
ss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。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。
可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例,核采样控制生成文本的多样性和质量: 当“核采样”参数设置为1时,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。
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:
据,确保数据的准确性与一致性,从而提高数据质量,为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下,数据合成可以生成新数据,扩展数据集的规模和多样性。通过增加数据的多样性,能够提升模型在各种场景下的泛化能力,增强其对未知数据的适应性。 增强模型训练的有效性
调用说明 盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作,需要用户配置访问OBS服务的权限。 配置OBS访问授权步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。
模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的请求URI。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“预置服务”页签,模型列表单击“调用路径”,获取该模型的请求URI。 图2 预置模型的调用路径