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jsonl 训练NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表2。 表2 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量(数据条数) 单场景推荐训练数据量 单条数据Token长度限制 N1 微调 - 1000条/每场景
使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景 文件内容
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用文本对话(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题: { "messages": [
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
00:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m, 6m, 10m, 20m, 30m, 50m, 70m
CV大模型训练常见报错与解决方案 CV大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 CV大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
集合预报的CNOP初始扰动数量。取值范围:[2, 350]。 表8 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息表 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球中期天气要素预测模型 13层(1000hpa, 925hpa, 850hpa, 700hpa, 600hpa
开发盘古NLP大模型 训练NLP大模型 进行模型的训练,如预训练、微调训练方式。 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 将模型部署用于后续模型的调用操作。 部署NLP大模型 评测NLP大模型
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别 特征要求
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
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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
如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
开发盘古专业大模型 部署专业大模型
大模型概念类问题 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
时表现得更好,而另一些模型则可能在更广泛的任务上更为出色。 根据盘古大模型特点调整提示词。 直接使用在其他大模型上有效的提示词,可能无法在盘古大模型上获得相同的效果。为了充分发挥盘古大模型的潜力,建议根据盘古大模型的特点,单独调整提示词。直接使用在其他大模型上有效的提示词,可能无
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作