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管理工作流 Agent开发平台支持对工作流执行复制、获取工作流ID、删除、导入、导出操作。 获取工作流ID、删除工作流 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型,适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成,支持常见的聚合函数(如去重、计数、平均、最大、最小、合计)、分组、排序、比较、条件(逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署
创建多语言文本翻译插件 准备工作 提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台,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
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST 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)
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
如何让大模型按指定风格或格式回复 要让模型按照特定风格回复,可以提供领域和角色信息(如目标受众或特定场景),帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中,明确描述回复风格的要求。例如,若希望模型回答更精炼,可以提示: 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。
创建预测大模型训练任务 创建预测大模型微调任务 创建预测大模型微调任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
创建CV大模型训练任务 创建CV大模型微调任务 创建CV大模型微调任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。
包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下: 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
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确、更有针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
计费概述 关于盘古大模型的详细费用信息,敬请咨询华为云售前咨询,我们将为您提供专业的解答和支持。 通过阅读本文,您可以快速了解盘古大模型的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。
如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。