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数据或本地数据导入ModelArts Studio大模型开发平台后,将以数据集的形式进行统一管理。 用户将数据导入至平台后,这些数据会生成一个“原始数据集”,用于对导入的数据进行集中管理和进一步操作。 创建原始数据集 创建原始数据集前,请先按照数据集格式要求提前准备数据。如果需要
管理科学计算大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数,但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升
发布文本类数据集 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”。 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。 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。
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
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。
他们的成长。而且这款毛绒玩每一个细节都呈现出了无限的童真和天真,真的是太可爱了!\n\n除了可爱外,这款毛绒玩具还有一个很重要的功能,它能给孩子带来无限温暖的拥抱。当孩子感到孤独或者失落时,它就像一个亲密的好友一样,安慰着他们的心灵。就像你给亲人一个紧紧的拥抱,让他们感受到你的爱
发布预测类数据集 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”。 预测类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 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
发布其他类数据集 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”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 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
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。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式: 图1 正常的Loss曲线:平滑下降 图2 正常的Loss曲线:阶梯下降
发布视频类数据集 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”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 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
发布气象类数据集 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”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 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
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“你是一个旅游助手,需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时,可以通过批量替换{{locat
Agent中,丰富Agent的能力。 自定义插件:平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件,并供Agent调用。 自定义知识库:平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为AI应用提供自定义数据,并与之进行互动。多种
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,每个数据点都有一个时间戳,表示数据在时间上的位置。它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)
等操作,并对提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度,一个任务代表一个场景或一个调优需求,在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词撰写
在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
检查返回值,碰到这个并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求;也可以后端检查上一个请求结果,上一个请求返回之后再发送下一个请求,避免请求过于频繁。 请与技术支持确认,API是否已完成部署。 APIG.0301 Incorrect IAM authentication information
模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建科学计算大模型部署任务。 科学计算大模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海浪高度预测能力,在选择好模型后,根据需求选择相应的数据和模型配置信息,模型就会返回相应的预测结果。
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 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。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力,数值越低,准确率也就越高,表明模型性能越好。 指标看板