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管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的文本类数据集 父主题: 标注数据集
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
加工气象类数据集 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的气象类数据集 父主题: 加工数据集
撰写提示词 创建提示词工程 撰写所需提示词 预览提示词效果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
使用数据工程准备与处理数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 标注数据集 评估数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
产品功能 空间管理 数据工程 模型开发 Agent开发
模型能力与规格 盘古NLP大模型能力与规格 盘古科学计算大模型能力与规格
基础知识 大模型开发基本流程介绍 大模型开发基本概念
关键点用三个数值表示 [x, y, v]。x和y是关键点的像素坐标,v是可见性(0:不可见且不在图像中;1:不可见但在图像中;2:可见且在图像中)。 image_id 是 与该标注相关联的图像的ID,必须与images字段中的id对应。 bbox 是 目标物体的边界框,用[x, y
安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。 华为云:负责云服务自身的安全,提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的
页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度,例如在图2中有10条评估用例,当前已评估8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云
过身份认证,获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为华为账号,将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户,获取IAM用户的Token。 获取Token方法: To
et”两个字段。示例如下: query改写模块:准备对应省略补全任务的数据和对应指代消解任务的数据。 {"context": ["你对李健怎么看 | 音乐诗人李健。请根据以上背景补全以下问题: 喜欢么"], "target": "喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业
数据集评估场景介绍 数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中,数据评估是确保数据质量的关键步骤,直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确
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 > 提示词工程 > 提示用例管理”,单击页面右上角“创建提示用例集”。 图3 提示用例管理 在“创建数据集”页面完成数据集的上传。 图4 创建提示词评估数据集 父主题: 批量评估提示词效果
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。
数据集标注场景介绍 数据标注概念 数据标注是数据工程中的关键步骤,旨在为无标签的数据集添加准确的标签,从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度,因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入,它还涉及对数据内容的理解和分类,以确保标签精准地反映数据的特征和用途。