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误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 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。
包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署预测大模型
包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署NLP大模型
包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署专业大模型
包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署CV大模型
包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。 父主题: 部署科学计算大模型
型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。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。
选择训练模型所需的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面
为输入进行训练。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面
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
选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面
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
来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件
Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。 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CV大模型支持的具体操作:
表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练,模型为用户与服务共建,详情请联系客服。 热身轮次 表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。
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。
智能文档解析 从PDF(支持扫描版)或图片中提取文本,转化为结构化数据,持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏,或直接删除敏感信息。
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
时,模型能够更快地生成结果,减少等待时间,从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中,如在线客服和智能推荐,盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色,
其类别。适用于各种任务,如:积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型,在保证计算效率的同时,具备较强的特征识别能力,提供高效的性能表现。 父主题: 训练CV大模型