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标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导,您将快速熟悉平台的核心能力,探索多种应用场景,从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。
标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
模型学习解题的模式和思路。通过这些示例,模型能够理解如何通过不同的推理步骤逐渐得出结论。 例如,在数学问题中,可以通过展示从问题解析到公式应用再到最终解答的完整过程,帮助模型理解问题解决的逻辑。 引导模型分析:如果没有直接的示例或现有示例不适用,可以引导模型首先进行“详细分析”,
数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差,都将影响模型训练的效果,建议提升您的数据质量。 父主题: 大模型微调训练类问题
com/videos/101333 。 AppCode认证 当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可用AppCode认证的鉴权方式进行调用请求。 AppCode认证指调用API时,在HTTP请求头部消息增加一个参数X-Apig-AppCode(参数值为“APPCode”值
的请求URI。 图2 预置模型的调用路径 获取Agent应用请求URI。 单击左侧导航栏“Agent开发”,进入“工作台 > 应用”页面,选择需要部署的应用,单击“ > 调用路径”。 在“调用路径”页面可获取Agent应用请求URI。 父主题: 使用前必读
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials
功能强,Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能,并提供功能强大的插件配置,让Agent能力更强,更专业。 统一管,资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理,可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
X-Apig-AppCode AppCode值,获取AppCode步骤如下: 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 应用接入”,单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中,选择已部署好的大模型,单击“确定”。 在“应用接入”列表的“APP
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
data not exist. 请检查标注数据集是否存在,是否被删除。 obs url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效,是否可正常访问。 data management query dataset data invalid. 请检查标注数据集是否存在,是否被删除。
X-Apig-AppCode AppCode值,获取AppCode步骤如下: 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 应用接入”,单击界面右上角“创建应用接入”。 在“应用配置”中,选择已部署好的大模型,单击“确定”。 在“应用接入”列表的“APP
当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。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: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,
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
参数。 token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确(AK对应的
由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。
match”,并打印出标签数据,例如: ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。
match”,并打印出标签数据,例如: ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。
match”,并打印出标签数据,例如: ValueError: label_map not match. {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。