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选择需要部署的模型。 推理资源 选择非限时免费的模型时显示。选择盘古大模型服务提供的在线推理资产。 部署方式 选择“在线部署”,即将算法部署至盘古大模型服务提供的资源池中。 推理资产 选择“已购资产”。 限时免费:使用免费的推理资源,仅支持部署一个实例。 已购资产:由用户购买的推理资源,实际可用推理单元由购买时的数量决定。
配置知识库 大模型在进行训练时,使用的是通用的数据集,这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能,用户可以将领域知识上传到知识库中,向大模型提问时,大模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同,具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题: 部署为边缘服务
灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,首批支持14个开箱即用的大模型应用。用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 公测
提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色,它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景。这种迁移能力使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
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前是第三轮对话,数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题,答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考: 原始对话示例: A:你是谁? B:您好,我是盘古大模型。 A:你可以做什么? B:我可以做很多事情,比如xxxx
等,但不具备对话问答能力。 功能模型:功能模型是在基模型的基础上经过微调,专门适应特定任务,并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型:针对特定场景优化的大模型。例如,与非专业大模型相比,BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。
盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异,请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中,一个自监督训练数据集内,上传的数据文件数量不得超过1000个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过200GB。 表1
生成的内容结尾必须要引导观众购买; 6.生成的内容必须紧扣产品本身,突出产品的特点,不能出现不相关的内容; 7.生成的内容必须完整,必须涵盖产品介绍中的每个关键点,不能丢失任何有价值的细节; 8.生成的内容必须符合客观事实,不能存在事实性错误; 9.生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样;