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如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现功能使用权限和资产的权限隔离,可以为不同员工配置相应的角色,以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统
导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 在数据导入过程中,平台仅支持通过OBS服务导入文件夹类型的数据,而不支持直接导入单个文件。 您需要将文件整理到文件夹中,并选择该文件夹进行上传。 父主题: 大模型使用类问题
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.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推
根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,
为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系,因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。这不仅提高了任务的成功率,也大幅提升了用户体验,使盘古大模型成为企业和开发者构建智能应用的首选。 创作能力强
预付费,按照订单的购买周期结算 1个月~1年 训练服务 训练服务 按需计费 训练单元 后付费,根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长,时长精确到秒。 包周期计费 训练单元 预付费,按照订单的购买周期结算 1个月~1年 推理服务 推理服务 包周期计费 推理单元 预付费,按照订单的购买周期结算
提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
停止计费 包周期服务到期后,保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下,若账户欠费,保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值,数据将被删除且无法恢复。
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“重新生成”,可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5
模型生成句子与实际句子在单个词的相似度,数值越高,表明模型性能越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度,数值越高,表明模型性能越好。 ROUGE-L 模型生成句子与实际句子在最长公共子序列的相似度,数值越高,表明模型性能越好。 PRECISION 问答匹配的精确度
训练CV大模型 CV大模型训练流程与选择建议 创建CV大模型训练任务 查看CV大模型训练状态与指标 发布训练后的CV大模型 管理CV大模型训练任务 CV大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古CV大模型
训练预测大模型 预测大模型训练流程与选择建议 创建预测大模型训练任务 查看预测大模型训练状态与指标 发布训练后的预测大模型 管理预测大模型训练任务 预测大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古预测大模型
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
训练预测大模型时,所需的数据通常为表格格式,即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下: 行:每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列,并且顺序相同,这些行通常按照某种特定顺序排列。 列:每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致,不同列可以具有不同的数据类型。 顺序:表格中的行通常按照特定顺序排列。
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
{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。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练NLP大模型
{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。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练预测大模型
{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。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练CV大模型
拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1,数值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差,数值越小,表明模型预测的精度越高。 平均绝对误差 平均绝对误差是预测值与真实值之间绝对
各节点的功能和设计思路: 开始节点:作为工作流的入口,开始节点负责接收用户输入的文本。无论是普通对话文本,还是包含翻译请求的文本,都将从此节点开始。 意图识别节点:该节点对用户输入的文本进行分类和分析,识别出用户的意图。主要包括以下两种意图: 文本翻译意图:系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。