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是 TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config 是 TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表4 TaskInputDto 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 存储类型,取值为obs。 data 是
布的模型,所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查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
通用质量评估 针对文本进行通用质量的评估,例如流畅度、清晰度、丰富度等。 说明: 使用该清洗算子前,请确保有已部署的NLP大模型,具体步骤详见创建NLP大模型部署任务。 父主题: 数据集清洗算子介绍
数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。
要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px,关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件,需要保证训练集图片和测试部署时的图片保持一致。 构建CV大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古CV大模型数据集流程见表2。
型训练要求。通过平台提供的数据发布功能,用户能够根据具体任务需求,灵活选择数据发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型 数据类型 数据评估 数据配比 数据流通
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3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以
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
步处理并最终输出答案,展示在前端界面。 在该框架中,query改写模块、中控模块和问答模块由大模型具体实现,因此涉及到大模型的训练、优化、部署与调用等流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现,也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Sea
最小值:1 最大值:不同模型支持的token长度,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值:默认部署时token长度最大值,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明: token是指模型处理和生成文