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思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎
布数据模型。 下线数据模型 当指定数据模型为“已发布”状态时，单击操作列“下线”，可以下线数据模型。 修改数据模型 当指定数据模型为“草稿”或“已下线”状态时，单击“修改”，可以修改数据模型信息。 删除数据模型 当指定数据模型为“草稿”状态时，单击“删除”，可以删除数据模型。 说明：
开源模型怎么部署？ 开源模型的部署需要购买推理单元，具体操作如下： 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”，选择“大模型”页签。 将鼠标光标移至待部署的开源模型卡片上，单击“部署”。 在“创建部署服务”页面，可以查看到需要几个推理单元，单击“购买推理单元资源”。 图1 创建部署服务
平台有没有预置模型？ 平台预置的开源模型chatglm3-6b 平台预置开源模型chatglm3-6b，并提供对应的模型服务API，但是该模型能力有限，只能作为问答模型，不能作为思考模型。首次使用该模型服务API需要订购免费的“ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用”资源
将已有模型部署为模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测，并支持在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 本文介绍如何将微调后的模型或部分平台资产中心的模型部署为模型服务。 前提条件 已购买推理单元资源，具体购买方法请参见购买AI原生应用引擎包年包月资源。
新建模型失败 问题描述 新建数据模型时，提示保存失败。 处理方法 检查数据模型度量数据的“聚合类型”函数设置是否合理，比如“聚合类型”设置为求和“sum”函数，这种情况会导致数据建模保存报错。 父主题： 运营中心
数据模型修改或者删除失败 问题描述 修改/删除数据模型时，提示修改/删除失败。 处理方法 检查数据模型是否已经被指标使用。 父主题： 运营中心
评测模型 平台支持从多个维度对模型的能力、性能进行评估，以保证模型效果，为模型选型提供可靠依据。 约束与限制 仅支持对文本对话类型的模型服务进行评测。 前提条件 评测模型前，请先通过调测/体验模型功能确认模型可用。 创建评测任务 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型评测”，单击“创建评测任务”。
可以检查配置后重新停用。 发布微调后的模型 微调任务执行完成后，可以将微调后的模型部署为模型服务，模型部署后才能进行模型调测以及在创建Agent时调用。 在模型微调流水线任务列表中，单击操作列的“发布”，当任务状态显示为“已发布”，表示模型部署完成。如果部署失败，任务状态显示为“发布失败”，您可以检查配置后重新发布。
请参见模型API接入接口规范。 创建接入模型服务 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务”，单击“接入模型服务”。 在“创建接入模型服务”页面，参照表1配置模型信息。 表1 模型信息参数说明 参数名称 参数说明 模型名称 填写的模型名称必须为该模型的模型I
管理模型 模型使用指引 基于微调数据集进行模型微调 生成模型服务 调测/体验模型 评测模型 查看模型调用记录 收藏平台资产中心的模型 模型API接入接口规范 如何对平台接入的第三方模型服务设置鉴权
大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":
”，进入模型调测页面。 在“模型调测”页面，可调测文本对话类型模型、文本生图类型模型、图像理解类型模型、语音转文本类型模型、文本向量化类型模型、文本转语言类型模型以及文本排序类型模型。 调测文本对话类型模型，具体操作如下： 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表1所示参数。 表1
收藏预置微调数据集 支持将平台预置微调数据集进行收藏，收藏后可便捷地在模型微调任务中使用。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 收藏预置微调数据集 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面，选择“数据集”页签。
创建微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。
数据标注是将微调数据集中的某些元素进行标记或分类，以便模型可以更好地理解和使用这些数据。例如，在自动驾驶的应用中，云数据可以被标注为包含建筑物、其他小物体、交通工具等信息，以便模型可以识别和理解这些对象。在辅助数据标注的方法中，通过训练模型，可以实现标注结果，从而提高数据的质量和准确性。
基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对微调数据集进行数据标注 创建模型微调任务 父主题： 管理模型
调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可检验模型的准确性、可靠性
生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 创建路由策略用于提供模型服务 父主题： 管理模型
模型调用 调用文本对话模型服务 调用文本向量化模型服务 父主题： API
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