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置服务,用于后续的调用操作。 其中,NLP预置模型使用流程见图1、表1,科学计算预置模型使用流程见图2、表2。 图1 NLP预置模型使用流程图 表1 NLP预置模型使用流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用,用户可根
数据集,其操作流程见图1、表1。这种全面的数据准备机制,确保了数据质量的可靠性,为各类模型开发奠定了坚实的基础。 图1 数据集准备与处理流程图 表1 数据集准备与处理流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本,上
ELSE”对应的工作流分支。 每个分支条件支持添加多个判断条件(且/或),同时支持添加多个条件分支,可通过拖拽分支条件配置面板来设定分支条件的优先级。 在左侧组件面板中拖拽出一个“判断”组件,放置在工作流合适的位置。 单击画布中的“判断”组件,打开参数配置页面。 在“参数配置”中配置“IF”相关参数。
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 盘古大模型服务(PanguLargeModels)致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
手工编排Agent应用流程 手工编排Agent应用流程步骤如下: 登录ModelArts 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”,将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 您也可以鼠
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large 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。
的加工算子及参数配置请参见表1、表2。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数,可通过右侧按钮,拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程中,可以单击右上角“保存为新模板”将当前算子编排流程保存为模板,后续创建新
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务,如对话问答、文案生成和阅读理解,同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题: 标注数据集
可选择的加工算子及参数配置请参见表1。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数,可通过右侧按钮,拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程中,可以单击右上角“保存为新模板”将当前算子编排流程保存为模板,后续创建新
图片类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题: 加工数据集
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集,创建时可导入图片、图片+Caption、图片+QA对三种类型的数据,具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 图片 tar、图片目录 图片:支持jpg
工算子,请参见文本类加工算子能力清单。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数,可通过右侧按钮,拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程中,可以单击右上角“保存为新模板”将当前算子编排流程保存为模板,后续创建新
发布图片类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 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”。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。
创建图片类数据集评估任务 创建图片类数据集评估任务前,请先完成创建图片类数据集评估标准。 创建图片类数据集评估任务步骤如下: 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 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角“创建评估任务”。
可选择的加工算子及参数配置请参见表1。 在左侧“添加算子”模块勾选所需算子。 在右侧“加工步骤编排”页面配置各算子的参数,可通过右侧按钮,拖拽算子的上下顺序来调整算子在加工任务流中的执行顺序。 算子编排过程中,可以单击右上角“保存为新模板”将当前算子编排流程保存为模板,后续创建新
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 创建图片类数据集评估任务 获取图片类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
获取图片类数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告,帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下: 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 在左侧导航栏中选择“数据工程