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自定义等能力,方便用户快速构建、调优、运行属于自己的大模型应用,仅需几步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组件,
流经中国11个省市自治区和两个特别行政区,最终注入东海。\n长江中典型的鱼类有:鲢鱼、鳙鱼、草鱼、鲤鱼等。" //第一轮答案 }, { "content": "途径的省份列2个,并说明有哪些人文风景" //第二轮问题 },
1),数值越高质量越好,评分>0.05可认为是视频基础质量较高的视频。 美学评分 从内容(吸引人,清晰度)、构图(目标物位置良好)、颜色(有活力,令人愉悦)、光线(光线明显有对比度)、轨迹(连续、稳定)等维度评价视频美感得分。分值范围(0, 1),数值越高美感越好,评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。
创建NLP大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“NLP大模
"喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业 | 还是写作业吧。请根据以上背景补全以下问题: 你有什么办法让他写作业吗"], "target": "你有什么办法让孩子写作业吗"} 中控模块:对于中控模块,可以首先尝试使用基础功能模型基于prompt来进行相关中控逻
创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 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“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“科学计算大模型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。
估用户模型,并进行最终优化,确认其满足业务需求后,进行部署和调用,以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有:中期天气要素预测模型、区域中期海洋智能预测模型。 中期天气要素预测模型选择建议: 科学计算大模型的中期天气要素预测模型,可以对未来一段时间的天气进行预测,具备以下优势:
的对话数据对预训练模型进行微调,使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外,针对微调训练任务,平台提供了两种微调方式: 全量微调:适合有充足数据并关注特定任务性能的场景。在全量微调中,模型的所有参数都会调整,以适应特定任务的需求。这种方式适合样本量较大、对推理效果要求较高的任
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。
举了一些常见场景,以及对应的调参指导,供您参考: 文本生成:对于文本生成场景(宣传文案生成、信稿文本生成、文学创作等),通常希望生成的文本有一点的多样性,建议在保证不过于随机的基础上,增大“温度”或“核采样”的值(二者选其一调整)。若发现生成的文本过于发散,可以降低“话题重复度控
数据集评估场景介绍 数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中,数据评估是确保数据质量的关键步骤,直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确
数据集标注场景介绍 数据标注概念 数据标注是数据工程中的关键步骤,旨在为无标签的数据集添加准确的标签,从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度,因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入,它还涉及对数据内容的理解和分类,以确保标签精准地反映数据的特征和用途。
数据集发布场景介绍 数据发布概念 数据发布是指将经过加工、标注、评估的数据集导出并生成符合特定任务或模型训练需求的正式数据集。数据发布是数据处理流程中的关键步骤,也是数据集构建的最终环节。 数据发布过程不仅包括将数据转化为适合使用的格式,还要求根据任务需求对数据集的比例进行科学调
训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调:在模型有监督微调过程中,对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能,但需要大量的计算资源和时间,计算开销较高。 LoRA微调:在模
配置插件 配置插件的步骤如下: 在“高级配置 > 插件”,单击“添加”。 图1 配置插件 在“添加插件”窗口,选择预置插件或个人插件,单击进行添加,最后单击“确定”。若想创建插件可单击右上角“创建插件”,创建插件的步骤请参见创建插件。 图2 添加插件 添加插件后,可在“高级配置”中查看当前已添加的插件。
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程(Prompt Engineering)是一个较新的学科,应用于开发和优化提示词(Prompt),帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不
发布文本类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 文本类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。
创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中海洋类模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
管理盘古模型资产 模型资产介绍 用户在平台中可试用、订购或训练后发布的模型,将被视为模型资产并存储在空间资产内,方便统一管理与操作。用户可以查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