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GET:请求服务器返回指定资源。 PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候,PATCH可能会去创建一个新的资源。
测大模型数据集流程见表2。 表2 盘古预测大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 发布预测类数据集 流通预测类数据集 数据流通是将单个数据集发
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
(表示该参数未生效) moderation_config 否 Array of moderation_config objects 内容审核配置项。 enable_search 否 boolean 是否启动搜索增强。 默认值为false,如果开启搜索增强,请赋值为true。 表4 moderation_config
据基础。 数据工程包含的具体功能如下: 数据获取:数据获取是数据工程的第一步,支持将不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型:文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式:用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据,提升数据获取的灵活性和可扩展性。
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