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PASCAL VOC 由图片文件和对应的标注文件构成,标注文件需要满足PASCAL VOC文件格式。要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且相互对应,如标注对象文件名为“IMG_2.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_2.xml” 图片支持jpg、jpeg、png、
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“能力调测”,单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”,若不填写,将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数,具体参数说明见表1。 表1 NLP大模型能力调测参数说明
申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用,需提交试用申请。 试用申请步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 单击“试用咨询”,进入华为云售前咨询页面。 图1 申请试用 填写姓名、联系电话等用户信息,单击“提交申请”进行表单预约。 父主题: 准备工作
String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 参数类型 描述 bucket String 输入数据的OBS桶名称。 path String 初始场数据的存放路径。 表5
包周期资源到期后,如果您想继续使用服务,需要在保留期内进行手动续费,否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息,请参见续费。 欠费 在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定为账户欠费。欠费后,可能会影响云服务资源的正常运行,需要及时充值。详细介绍请参见欠费说明。
出模型时对应的导出位置(OBS桶地址),添加从环境B中下载的用户证书。设置完成后单击“确定”导出模型。 图2 导出模型 导入其他局点盘古大模型 导入盘古大模型前,请确保当前空间为该用户所创建的空间。 导入模型功能可以将其他局点训练的模型导入本局点进行使用。 导入模型前,请参考导出盘古大模型至其他局点完成模型导出操作。
风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面,获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息,请提前保存。 由于盘古大模型
部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息,平台已给出默认值。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。
Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,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。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下:
为确保有可用的NLP大模型,请先完成NLP大模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API,请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。 表1 创建盘古多语言文本翻译工作流流程
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用
Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没
骤操作: 进入平台的“空间资产 > 模型 > 预置”页面。 在该页面中,单击所需的模型,即可查看历史版本及相关操作记录。 父主题: 大模型使用类问题
} ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 父主题: 大模型使用类问题
标注粒度。如图2,首先标注视频中的“大类别”(如“动物”),然后根据该大类别进一步细分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。该描述不仅可以
训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练,模型为用户与服务共建,详情请联系客服。 热身轮次 表示在模型训练初期,
API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能,
质量评估和合理的比例组合,确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求,促进数据的高效流通和应用。 数据发布不仅包括将数据发布为适合使用的格式,还要求根据任务需求评估数据集效果,并科学调整数据比例,确保数据集在规模、质量和内容上符合模型训练的标准。 数据评估 平台预置了多种