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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
用于海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本,支持在线推理、能力调测特性,可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 用于区域海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,1个训练单元起训及1个实例部署。
}}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后,单击“确定”,平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改,如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息,候选提示词中关联的变量也会进行
因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 Not Fou 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405 Method Not Allowed 请求中带有该资源不支持的方法。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 406 Not
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,数据集文件内容包括:预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答等,不同训练方式所需要使用的数据见表1,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 表1
在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作: 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古预测大模型支持的具体操作: 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-Predict-Table-Cla-2
单击左侧导航栏“工作台”,在“工作流”页签,单击右上角“创建工作流”。 在“创建工作流”页面,选择工作流类型。填写工作流名称、英文名称与工作流描述。 单击页面左下角的图片可修改工作流图标,单击“确定”,进入工作流编排页面。 步骤2:配置开始节点 开始节点是工作流的起始节点,包含用户输入信息,用于触发一个工作流,是
的模型执行以下操作: 查看模型信息。单击模型名称,进入模型信息页面,可产模型的基本信息与操作记录。 编辑属性。单击操作列的“编辑属性”,可修改模型资产名称、描述以及资产可见性。 训练、压缩、部署。可在模型列表页面,对模型执行训练、压缩或部署操作。单击相应按钮,将跳转至相关操作页面。
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
描述 填写评测任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”,回退至“模型评测 > 人工评测”页面。 当状态为“待评测”时,可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分,全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面,评
ts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地
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
B:我可以做很多事情,比如xxxx A:你可以讲个笑话吗? B:当然可以啦,以下是xxxx A:可以把这个笑话改成xxxx B:好的,以下是修改后的xxxx 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["你是谁?", "您好,我是盘古大模型。", "你可以做什么?", "我可以做很多事情,比如xxxx"
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数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能,涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作,旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练
文本类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的清洗操作,分为数据提取、数据转换、数据过滤三类,文本类加工算子能力清单见表1。
重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作: 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130
求进行加密签名。 SK(Secret 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。
型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作: 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130