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创建科学计算大模型部署任务 平台支持部署训练后的模型或预置模型,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 科学计算大模型部署参数说明
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题:
在“创建插件”页面,填写插件名称与插件描述,单击图片可上传插件图标,单击“下一步”。 在“配置信息”页面,参照表1完成信息配置。 表1 插件信息配置说明 参数名称 参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的I
对任务进行补充说明,如补充任务要求、规范输出的格式等。将想要的逻辑你梳理表达出来,会让生成效果更加符合预期。说明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求 要求分点列举: 要求较多时需要分点列举,可以使用首先\然后,或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行(\n)分隔断句,单个要求包含一项内容,不能太长。
https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下,例如,对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”,响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”,
请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。 Verification failed. Please check the content format is consistent with the template requirements. 请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。
使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求,包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等,请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求 使用ModelArts
选择标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项有所差异,可基于页面提示进行选择。 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。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。
本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 1024 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以
问答模块:准备单轮问答和检索增强的数据集。 {"context": ["请问福田英才荟卫生系统人才与福田英才荟高层次人才是不同的部门受理么?"], "target": "您好,福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员,其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"}
提供准确的预测结果。 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,
单元默认采用包周期计费,数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费,训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
确保了数据处理的各个环节都能紧密协作,快速响应不断变化的业务需求和技术要求。 平台支持的数据类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持的数据类型见表1,各类型数据格式详细要求请参考数据集格式要求。 表1 平台支持的数据类型 数据类型 数据内容 支持的文件格式 文本类
使用数据工程构建数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
题解决的逻辑。 引导模型分析:如果没有直接的示例或现有示例不适用,可以引导模型首先进行“详细分析”,然后再给出答案。这意味着在提示词中明确要求模型逐步分析问题的各个方面,帮助模型消耗更多的计算资源进行全面推理。这样,模型能够在多个推理步骤后得出更准确的结论,而不是直接跳到最终答案,减少了过度简化或跳跃推理的可能性。
拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”,则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”,则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态
} ] } 单击Postman界面“Send”,发送请求。当接口返回状态为200时,表示应用API调用成功,响应示例如下: 提问器节点返回示例: { "conversation_id": "2c90493f-803d-431d-a197-57543d414317"
导入文本文档数据。支持上传txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式的文本文档,要求单个文件不超过10M。 导入表格数据。支持上传xlsx、xls、csv格式的表格数据,要求单个文件不超过10M。 单击“点此上传”上传本地文件至知识库。支持单次上传文件个数不超过300个。
2024年10月发布的版本,支持在线推理、能力调测特性,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.0.0 用于降水预测 2024年12月发布的版本,相较于10月发布的版本模型运行速度有提升,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030
部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情,包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型