Studio大模型开发平台的空间资产中,包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删
创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准,涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。
盘古大模型服务(PanguLargeModels)致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集,创建时可导入图片、图片+Caption、图片+QA对三种类型的数据,具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 图片 tar、图片目录 图片:支持jpg
申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用,需提交试用申请,申请通过后试用盘古大模型服务。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 在首页单击“试用咨询”,申请试用盘古大模型服务。 图1 申请试用 父主题: 准备工作
使用“能力调测”调用NLP大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力,在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明
URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”,选择所需调用的大模型,单击“调用
URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”,选择所需调用的大模型,单击“调用
能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型(NLP大模型、科学计算大模型)在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 盘古仅提供技术能力,不对最终生成的内容负责,建议用户在使用服务的过程中,对模型生成的内容进行适当的审核和过滤,以保证内容的安全性。
视频类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集,创建时支持导入mp4或avi格式文件,同一文件夹下mp4或avi格式的所有视频文件会被同时上传导入,具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi
创建NLP大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 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“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“NLP大模
在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程创建盘古科学计算大模型数据集流程见表2。 表2 盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本,上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表2。 表2 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样本,上传至平台的数据将被创建为原始数据集进行统一管理。
盘古NLP大模型SFT任务创建流程见表1。 表1 盘古NLP大模型SFT任务创建流程 操作步骤 说明 步骤1:导入数据至盘古平台 本样例场景实现将存储在OBS的文本数据导入至盘古平台,并上线为原始数据集。 步骤2:加工文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集加工算子处理原始数据集。 步骤3:标注文本类数据集
/v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions 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 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1 图文类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述
创建提示词评估任务 选择候选提示词进行批量自动化评估,步骤如下:。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。
读取中文、英文内容时,字符长度转换为Token长度的转换比有所不同,详见表2。 表1 不同系列NLP大模型对处理文本的长度差异 模型支持区域 模型名称 可处理最大Token长度 说明 西南-贵阳一 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241030 32K 盘古NLP
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