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效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性:
使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景
查看NLP大模型评测报告 评测任务创建成功后,可以查看大模型评测任务报告,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”。 单击操作列“评测报告”,在“评测报告”页面,可以查看评测任务的基本信息及评测概览。
在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签,在资源列表单击操作列“扩缩容”。 在“扩缩容”页面完成当前资源的扩缩容操作,平台将根据扩缩容前后的规格差异支付或退还费用差价。 缩容可能会影响进行中的任务以及后续任务的创建,缩容前,请先确认需要缩容的资源已释放。 父主题: 准备工作
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 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
查看CV大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
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,创建时可导入多种形式的数据,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 支持mp4、avi视频格式上传,所有视频可以放在多个文件夹
查看科学计算大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
数据工程 ModelArts Studio开发平台提供了全面的数据工程功能。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节,帮助用户高效构建高质量的训练数据集,推动AI应用的成功落地。具体功能如下: 数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio
科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)采用self-instruct等方式泛化出更多的业务场景数据。示例如下: 大模型输入: 请改写命令案例,生成10个相似命令
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前,CV大模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指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
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。
来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型)采用self-instruct等方式,泛化出更多的业务场景数据。 方法一:在大模型输入的Prompt中包含“人设赋予”、“
预测大模型训练流程与选择建议 预测大模型训练流程介绍 目前,预测大模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指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
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,数据集文件内容包括:预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等,不同训练方式所需要使用的数据见表1,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1
数据集发布场景介绍 数据发布介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供的数据发布功能涵盖数据评估、数据配比和数据流通操作,旨在通过数据质量评估和合理的比例组合,确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求,促进数据的高效流通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布
创建预测大模型训练任务 创建预测大模型微调任务 创建预测大模型微调任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。
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、
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度层、时间分辨率、水平分辨率