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调优典型问题 科学计算大模型调优典型问题见表1。 表1 科学计算大模型调优典型问题 问题 可能原因 解决方法 预训练或微调作业失败,提示训练集数据不足。 训练集选取时间区段是否不足。 训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败,提示验证集数据不足。
调高参数模型会更频繁地切换话题,从而避免生成重复内容。 默认值:0 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用,促使模型使用更多样化的词汇进行表达。 默认值:0 历史对话保留轮数 选择“文本对话”功能时具备此参数。
101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTPS的新版本协议。 200 OK 服务器已成功处理了请求。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求,但未处理完成。
开启后,系统将在本次压缩任务状态变更时,向用户发送短信/邮件提醒。 填写基本信息,包括任务名称、压缩后模型名称与描述,单击“立即创建”。 当压缩任务状态为“已完成”时,表示模型已完成压缩操作。 父主题: 开发盘古NLP大模型
创建插件 创建插件的步骤如下: 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“插件”页签,单击右上角“创建插件”。 在“创建插件”页面,填写插件名称与插件描述
创建知识库 创建知识库的步骤如下: 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“知识库”页签,单击右上角“创建知识库”。 在“创建知识库”
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,平台还支持导入其他类数据集,即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB,单个压缩包大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 父主题: 数据集格式要求
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”。 获取已部署模型的调用路径
构建微调训练任务 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面进行配置。 训练配置:按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional
导入数据过程中,为什么无法选中OBS的单个文件进行上传 当前,ModelArts Studio平台针对不同类别的数据集可使用OBS服务导入的文件形式不同: 文本、视频、预测和其他类(自定义)数据集支持文件夹或单个文件导入,导入界面提示用户:“请选择文件夹或文件”。 图1 支持导入单个文件示例
构建部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作,步骤如下: 登录ModelArts Studio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,参考表1、图1,完成部署参数设置。 表1 区域中期海洋智能预测模型部署参数说明
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求URI
模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 presence_penalty 否 Float 用于调整模型对新Token的处理方式。即如果一个Token已经在之前的文本中出现过,那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后,会跳转至“评估”页面,在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度,例如在图2中有10条评估用例,当前已评估8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服
典型问题 在构建和运行多语言文本翻译工作流时,可能会遇到的常见典型问题如下: 问题一:文本翻译插件运行失败,报错信息如图1。 图1 文本翻译插件运行失败 可能原因:可能存在调用文本翻译API的Token错误或失效问题,具体原因可在界面右上角单击“调试”,在“调用详情 > 调用链”中查看插件输出的错误信息
单击“且”或“或”,可以切换该分支表达式的运算逻辑。 ELSE 该参数将不满足其他条件分支的内容输出,并提供给后序节点的输出参数引用。 添加分支 可以添加新的分支ELSE IF,新分支的配置方式与IF分支相同。 图5 判断节点配置示例 节点配置完成后,单击“确定”。
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构建流程 准备工作 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。 为使该实践效果更优,建议部署盘古NLP