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训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败,提示验证集数据不足。 验证集选取时间区段是否不足。 验证集选择的时间区段需要满足表2对应关系,请相应地延长验证集的时间区段时长。 数据集中盐度(S)变量在下载过程中,如图1、图2,存在数据块缺失与数据块偏移的问题,将导致训练过
数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。此外,若可预见实际场景会不断发生变化,建议您定期更新训练数据,对模型进行微调更新。 父主题: 大模型微调训练类
单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后可以在“人工评估标准”页面查看创建的评估标准,并支持编辑与删除操作。 创建视频类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建视频类数据集评估任务前,请参考加工视频类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建视频类数据集评估任务步骤如下:
单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后可以在“人工评估标准”页面查看创建的评估标准,并支持编辑与删除操作。 创建文本类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建文本类数据集评估任务前,请参考加工文本类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建文本类数据集评估任务步骤如下:
单击“完成创建”以创建评估标准。 评估标准创建完成后可以在“人工评估标准”页面查看创建的评估标准,并支持编辑与删除操作。 创建图片类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建图片类数据集评估任务前,请参考加工图片类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建图片类数据集评估任务步骤如下:
选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务 单击“确定”,评估任务自动进入执行状态。 父主题: 批量评估提示词效果
对特定业务场景和模型需求,灵活地进行数据加工,从而进一步优化数据处理流程,提高模型的准确性和鲁棒性。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添
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。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 核采样(top_p)
有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据,
据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平台为开发者和用户提供了预置插件,直接可用,无需额外开发。例如,平
可选择的要素参考表8中,提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中,集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动,使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果,从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性,从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围:[2
调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用该功能调用部署后的预置服务对区域海洋要素等场景进行预测。 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 可调用科学计算API接口对区域海洋要素等场景进行预测。 使用API调用科学计算大模型 数据工程使用流程 ModelArts
源费用组成。了解每种计费项的详细信息,请参考计费项。 续费 包周期资源到期后,如果您想继续使用服务,需要在保留期内进行手动续费,否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息,请参见续费。 欠费 在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账
大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力,能够沉淀行业经验,并更高效、准确地获取信息。
数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 在编排工作流时,可以使用以下节点进行功能设计: 开始节点:开始节点是工作流的起始节点,用户输入的信息由开始节点传入。
热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优? 如何判断盘古大模型训练状态是否正常? 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答? 盘古大模型是否可以自定义人设? 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护?
知识库创建完成后,如果想在当前知识库中继续上传文件,可单击该知识库进入详情页面,再单击右上角“继续上传”,上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最终输出与查询相关的信息,并根据匹配的程度进行排序。
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。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 核采样(top_p) 0~1
MSE对于异常值非常敏感,因为它会放大较大的误差。因此,如果你数据中没有异常值,或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚,可选择MSE。 如果数据中存在异常值,或者希望模型对所有的误差都一视同仁,可选择MAE。 海表变量相对深海变量的权重 指在模型训练过程中对海表变量相对于深海层变量赋予的权重,总Loss=深海层Lo