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整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据,使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。 使用小规模的特定任务数据:微调通常需要小规模但高质量的标注数据,直接与目标任务相关。通过这些数据,模型可以学习到任务特定的特征和模式。 在特定任务上具有更高的
B:我家里上不了网了 B:网连不上 A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["xxx号话务员为您服务! 先生您好,有什么可以帮助您的?", "你好,是这样的 我家里上不了网了
登录管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 图1 我的凭证 在“我的凭证”页面,获取项目ID(project_id),以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时,获取的项目id需要与盘古服务部署区域一致,例如盘古大模型当前部署在“西南-
图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。 分配标注任务时,可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后,可以指定参与标注的人员。 标注任务可选择是否启用标注审核,可设置多人审核,详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式: 选择“可部分审
分配标注任务时,可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后,可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的视频Caption任务可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注
1030 此版本在Studio上首次发布,用于天气基础要素预测,时间分辨率为24小时,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 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
分配标注任务时,可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后,可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的图片Caption任务可设置以下两种方式的“标注要求”: 选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注
数据发布不仅包括数据的格式转换,还涉及数据比例的调整,以确保数据在规模、质量和内容上满足训练标准。具体而言,数据集发布具有以下重要意义: 数据比例和结构调整:平台提供灵活的数据比例调整功能,用户可以按需调整数据集的各类数据比例,确保数据集在训练时的代表性和均衡性,从而避免数据分布不均导致的训练问题。
模型部署”。 调用已部署的模型。单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图2 获取已部署模型的调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用的NLP大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图3 获取预置服务调用路径 获
模型部署”。 若调用已部署的模型,单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务,在“预置服务”页签中,选择所需调用的科学计算大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图2 获取预置服务调用路径
为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务的过程中,建议开启“安全护栏”功能,以保证内容的安全性。 父主题: 使用前必读
当前,基于Agent平台可以构建两种类型的应用,一种是针对文本生成、文本检索的知识型Agent,如搜索问答助手、代码生成助手等,执行主体在大模型;另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
“调用路径”,在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图6 获取调用路径 获取项目ID。在页面右上角“我的凭证”,在“API凭证”页面可获取项目ID。 图7 获取项目ID 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST API认证鉴权”章节获取Token。 在Postman中
创建科学计算大模型训练任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 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,模型类型选择“科学计算大模型”。模型选择完成后,参考表1、表2完成训练参数设置,启动模型训练。
模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入,模型可能需要进行调整,以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应用阶段,除了将模型嵌入到具体业
配置插件 配置插件的步骤如下: 在“高级配置 > 插件”,单击“添加”。 图1 配置插件 在“添加插件”窗口,选择预置插件或个人插件,单击进行添加,最后单击“确定”。若想创建插件可单击右上角“创建插件”,创建插件的步骤请参见创建插件。 图2 添加插件 添加插件后,可在“高级配置”中查看当前已添加的插件。
模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 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,模型类型选择“NLP大模型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明
配置提问器组件 在工作流中,提问器组件给开发者提供了收集回复用户问题所必需信息的能力。提问器组件将会循环执行,直至将所需的信息收集完整。 在左侧组件面板中拖拽出一个“提问器”组件,放置在工作流合适的位置。 单击画布中的“提问器”组件,打开参数配置页面。 图7 提问器配置图 在“参数配置”中,配置输入和输出参数。