为使该实践效果更优,建议部署盘古NLP大模型的N4系列模型。 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 操作步骤 说明 步骤1:创建并配置多语言文本翻译工作流 本样例场景实现多语言文本翻译工作流的创建与配置。 步骤2:单节点调试 本样例场景实现工作流中的单节点调试。
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。
NLP大模型开发流程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了NLP大模型的全流程开发支持,涵盖了从数据处理到模型训练、压缩、部署、评测、调用的各个环节。 NLP大模型开发流程见图4、表4。 图4 NLP大模型开发流程图 表4 NLP大模型开发流程表 流程 子流程 说明 操作指导
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度层、时间分辨率、水平分辨率
或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。 图1 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 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。 加工数据集 加工数据集 通过专用的加工算子对数据进行预处
通过云图说,带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里
type 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。
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训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
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
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云
看模型的所有历史版本及操作记录,从而追踪模型的演变过程。同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式: 预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。
基础知识 大模型开发基本流程介绍 大模型开发基本概念
低代码构建多语言文本翻译工作流 方案设计 构建流程 效果评估与优化 典型问题 附录 父主题: Agent应用实践
后,会返回任务id参数task_id,可获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求,填入域名(将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。
控制台,切换区域至华北-北京四,在“总览”页面下方开通“文本翻译”服务。 图1 开通文本翻译服务 操作流程 创建多语言文本翻译插件的流程见表1。 表1 创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址 本样例场景实现文本翻译服务Token与调用地址的获取。
无中间的对话交互过程。适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 任务型工作流不支持配置消息节点和提问器节点。 工作流编排流程见表1。 表1 工作流编排流程 操作步骤 说明 创建工作流(必选) 创建一个新的工作流。 开始节点配置说明(必选) 设定工作流的起始点。 大模型节点配置说明
Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能,支持接入知识库,还可增加应用的对话体验,详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1:创建应用 创建一个新应用。 步骤2:配置提示词 在应用中配置大模型所需的Prompt。 步骤3:添加插件
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