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付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ
择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。
单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面,单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的应用将在“工作台 > 应用”中展示。 父主题: 编排与调用应用
Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面,单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的工作流将在“工作台 > 工作流”页面中展示。 父主题: 编排与调用工作流
系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网,否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时,才允许支持内网URL,且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方法 插件服务的请求方式,POST或GET。 鉴权校验 插件服务的鉴权方式,支持以下三种: 无需鉴权:不使用鉴权时会存在安全风险。
类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值,与时序数据不同,回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求
HTTP请求方法,表示服务正在请求操作类型,包括: GET:请求服务器返回指定资源。 PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练NLP大模型
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式,即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式,即费用根据服务实际消耗量计费,系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
在“创建标注任务”页面选择需要标注的视频类数据集与标注项,单击“下一步”。 如果选择“视频Caption”标注项,则可开启“AI预标注”功能。AI预标注将自动生成标注内容,不会覆盖原始数据集,供标注人员参考,以提高标注效率。 如果选择“自定义”标注项,则可自定义添加标注内容及名称,包括单层级分类、多层级分类、文本描述。
用户配置的示例内容,配置后会在大模型的请求中添加“#示例 {{用户配置的内容}}”。 输入改写 日期时间改写 开启后,用户问题涉及日历、日期及时间相关内容时,系统将进行运算,补充具体时间点,以便大模型更准确的理解。 节点配置完成后,单击“确定”。 连接大模型节点和其他节点。 步骤6:配置插件节点
注”功能。AI预标注将自动生成标注内容,不会覆盖原始数据集,供标注人员参考,以提高标注效率。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练科学计算大模型
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练预测大模型
如果状态为“发布中”,表示该资产正在同步至AI Gallery,请耐心等待。 如果状态为“发布成功”,表示该资产已同步至AI Gallery,可单击操作列“查看发布信息”以查看该资产的发布信息。 如果状态为“发布失败”,表示该资产未成功同步至AI Gallery,可单击“发布到
单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为模型资产同步显示在“空间资产 > 模型”列表中。 父主题: 训练CV大模型
应用提示词生成面试题目 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 提示词应用示例
用户ID。 在调用盘古API时,获取的项目id需要与盘古服务部署区域一致,例如盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通
应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入,模型可