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除了用户自行发布的数据集,平台还提供了从AI Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 登录ModelArts Studio大模型开发
AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名,在请求时将签名信息添加到消息头,从而通过身份认证。 AK(Access Key ID):访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对
试运行结果。 在试运行过程中,可以单击右上角“”查看运行日志,包括运行结果与调用详情。 如果试运行失败,常见报错与解决方案请详见Agent开发常见报错与解决方案。 父主题: 编排与调用工作流
State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
"target":"你好,请问有什么可以帮助你的?"},{"context":"请介绍一下华为云的产品。","target":"华为云提供包括但不限于计算、存储、网络等产品服务。"}] 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。。 多轮问答(人设) jsonl jsonl格式:数组格式,至少由
A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["xxx号话务员为您服务! 先生您好,有什么可以帮助您的?", "你好,是这样的 我家里上不了网了 网连不上", "先生,您家的网络无法连接是吗
德的有害信息。 模型安全:通过模型动态混淆技术,使模型在运行过程中保持混淆状态,有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全:通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全,增强自身防护能力,以抵御外部安全攻击。 父主题: 大模型概念类问题
写外部模型的接口名称、接口地址、请求体、响应体等信息。 请求体支持openai、tgi、自定义三种格式。openai格式即是由OpenAI公司开发并标准化的一种大模型请求格式;tgi格式即是Hugging Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpat
0.05, 10)。 正则化参数 路径删除概率 用于定义路径删除机制中的删除概率。路径删除是一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的网络连接,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的路径越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 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、
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
使用前必读 概述 调用说明 请求URI 基本概念
NLP大模型 文本对话 父主题: API
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
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
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 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 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码