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"temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于接口,您可以从响应消息部分看到返回参数及参数说明。 父主题: 如何调用REST API
获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
使用API调用NLP大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用“文本对话”API实现模型调用。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径(URI) 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS(对象存储服务),然后通过平台提供的“数据导入”功能,将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对,以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 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“Agent 开发
Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外,该功能还提
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测
据质量标准 V1.0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置文本类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项
据质量标准 V1.0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置视频类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项
不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置,确保
任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
模型学习数据的迭代步数就越多,可以学得更深入,但过高会导致过拟合;训练轮数越小,模型学习数据的迭代步数就越少,过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使用较大的训练轮数,反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有
、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、50hPa高空层次)0点、6点、12点、18点时刻的数据文件,下载步骤示例如下: 注册并登录数据下载平台,在高空变量数据下载链接中: Product type选择Reanalysis。 Variab
包年/包月计费模式:包年/包月的计费模式是一种预付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ
能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2
在训练Agent所需的NLP大模型时,可以开启此参数。通过调整训练数据中的Prompt,引导模型在特定领域或任务上生成更符合预期的回答。 在使用此参数前,请先联系盘古客服,调整Prompt和训练数据。 模型保存步数 每训练一定数量的步骤(或批次),模型的状态将会被保存。可以通过以下公式预估已训练的数据量:
简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。 对于“低码”开发者(有一定代码开发经验),可以通过工作流方式,适当编写一定代码,来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用,开发者也可以灵活组合各个节点,包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等,通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。
输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。 请注意,温度和核采样的作用相近,
数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或