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将跳转至相关操作页面。 导出盘古大模型至其他局点 导出盘古大模型至其他局点前,请确保当前空间为该用户所创建的空间。 模型训练发布完成后,可以通过导出模型功能将本局点训练的模型导出,导出后的模型可以通过导入其他局点盘古大模型,导入至其他局点进行使用。 以从环境A迁移模型到环境B为例:
量: 当“核采样”参数设置为1时,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新
数据获取:数据获取是数据工程的第一步,支持将不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型:文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式:用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据,提升数据获取的灵活性和可扩展性。 通过这些功能,用户可以轻松将大量数据导入平台,
看预置模型的历史版本和操作记录,还可以执行模型的进一步操作,包括训练、压缩、部署等。此外,平台支持导出和导入盘古大模型的功能,使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点,便于模型资源共享。 父主题: 管理盘古大模型空间资产
文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。该描述不仅可以包含视频中的内容信息,还可以包括视频中的场景、动作、事件或其他细节。这种方式不局限于预设的分类标签,能够灵活地记录视频中一些更复杂的内容。 图3 文本描述示例-视频片段描述 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。
变量。 节点配置完成后,单击“确定”。 连接消息节点和其他节点。 步骤10:配置结束节点 结束节点是工作流的最终节点。当工作流执行完成后,需要结束节点用于输出工作流的执行结果。结束节点不支持新增或者删除,该节点后不支持添加其他节点。 结束节点可能会有多个输入,但是只能有一个输出值
的创建状态。当状态为“已创建”时,表示该标注任务创建完成。 进入“标注作业”页签,单击当前标注任务的“标注”。 如果需要将该标注任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 进入标注页面后,逐一对数据进行标注。 如图1,以标注单轮问答数据为例,
的创建状态。当状态为“已创建”时,表示该标注任务创建完成。 进入“标注作业”页签,单击当前标注任务的“标注”。 如果需要将该标注任务移交给其他人员,可以单击“移交”,并设置移交人员以及移交数量,单击“确定”。 进入标注页面后,逐一对数据进行标注。 如图1,以标注图片Caption
0.0 该模型属于异常检测模型,用于识别数据集中的异常或离群点,常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业:进行设备故障检测,例如监控设备运行数据,识别异常行为,防止设备故障。 电力行业:进行电网异常检测,例如监控电网运行状态,识别异常情况,防止电网故障。 2024年12月发布的版
调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。 参考表2填写请求Header参数。 表2 请求Header参数填写说明
对视频的涉政程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分,识别运动幅度过快(如>100光流)或过慢(如≤2光流)的视频,数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础质量(清晰度
调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。 参考表1填写请求Header参数。 表1 请求Header参数填写说明
您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息,也可以包含其他种类的信息,如上下文、输入或示例等。您可以通过这些元素来更好地指导模型,并因此获得更好的结果。提示词主要包含以下要素: 指令:希望模型执行
数据类型 数据评估 数据配比 数据流通 文本类 √ √ √ 图片类 √ √ √ 视频类 √ - √ 气象类 - - √ 预测类 - - √ 其他类 - - √ ModelArts Studio大模型开发平台支持将文本类、图片类数据集发布为两种格式: 默认格式:适用于广泛的数据使用场景,满足大多数模型训练的标准需求。
数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台,支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式以及支持多种文件格式导入,确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据清洗:平台提供强大的数据清洗
请联系客服解决。 101593 代码节点安全沙箱执行失败。 检查代码的语法是否有误,检查是否用到了未引用的变量。 101594 代码组件安全沙箱其他报错。 请联系客服解决。 101595 代码节点执行失败未知错误。 请联系客服解决。 消息节点 101651 消息组件初始化失败。 检查消息节点配置,可能为校验报错。
在“创建训练任务”页面,选择“盘古大模型 > NLP大模型 > 预训练”。 选择基础模型,可选“从资产选模型”、“从任务选模型”,在弹窗中支持从“本空间”或“其他空间”选择预训练好的NLP大模型,单击“确定”。 其余参数配置等步骤同创建NLP大模型预训练任务。 创建NLP大模型全量微调任务 创建NLP大模型全量微调任务步骤如下:
rature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性,但也不是唯一的因素。还有其他一些参数,如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好,但不建议同时更改这两个参数。 最小值:0 最大值:1 缺省值:0 top_p