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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
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻
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大模型的N4系列模型。
配置NFS网盘服务。 安装NFS服务 该步骤需要设备联网下载软件依赖包。 Ubuntu系统 在线安装: sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装: sudo yum install nfs-utils 若需离线安装,请联系盘古客服。
Agent开发常见报错与解决方案 工作流常见错误码与解决方案 工作流常见报错及解决方案请详见表1。 表1 工作流节点常见报错与解决方案 模块名称 错误码 错误描述 解决方案 开始节点 101501 开始节点全局配置未传入值。 开始节点错误,请联系客服解决。 结束节点 101531
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格、格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提
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
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
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。
应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
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U
合成文本类数据集 当前,数据合成功能支持合成单轮问答、单轮问答(人设)类型的数据。 创建文本类数据集合成任务 合成文本类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建文本类数据集合成任务步骤如下: 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。
优化提示词 模型训练完成之后,优化提示词是一种可以继续优化模型效果的有效策略,一个好的提示词能极大地激发模型的潜能,使其在特定任务上表现出色。接下来,我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧,帮助您更好地驾驭模型,实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始: 选择合适的提示词模板
提示词写作常用方法论 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域,数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法,通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程: 数据加工 错误数据过滤 :在大规模数据集中,噪声和错误数据是