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adamw是一种改进的Adam优化器,增加了权重衰减机制,有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”,则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”,则需选择导入的数据集。 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
//bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求URI、请求方法、请求消息头和请求消息体组成。 图1 请求示例图 请求URI 请求URI由如下部分组成: {URI-scheme} :// {Endpoint} / {resource-path}
部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情,包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型
配置文本翻译插件参数 配置“大模型”节点。 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“意图识别”节点和该节点,连接该节点和“结束”节点,单击该节点进行配置。 在“参数配置”中,配置输入、输出参数。 在“模型配置”中,选择已经部署的NLP大模型并进行参数配置,在“提示词配置”中,配置提示词。 如果“模型配置
节点配置完成后,单击“确定”。 连接代码节点和其他节点。 步骤9:配置消息节点 消息节点可提供中间过程的消息输出能力。 消息节点配置步骤如下: 拖动左侧“消息”节点至画布中,单击该节点以打开节点配置页面。 参照表8,完成大模型节点的配置。 表8 消息节点配置说明 配置类型 参数名称
数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和
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
说明 步骤1:创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2:配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3:添加预置插件 本样例场景实现应用的插件配置。 步骤4:配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5:调试应用 本样例场景实现应用的调试。 步骤1:创建应用
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): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定
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AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者(无代码
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。在“我的服务”页签,单击状态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取模型调用路径,如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中,选择
n,请求头为{"Content-Type":"application/json"},单击“下一步”。 图7 配置插件信息 配置参数信息,如图8。 图8 配置参数信息 配置完成后,单击“确定”,完成多语种翻译插件的创建。 父主题: 附录
文本翻译失效 可能原因:如图3,提问器节点的Prompt指令配置有误,指令中的参数与节点配置的输出参数不对应。 图3 提问器节点配置错误示例 解决方法:按照图4,正确配置提问器节点的指令,配置正确后的试运行效果如图5。 图4 提问器节点配置正确示例 图5 试运行效果 父主题: 低代码构建多语言文本翻译工作流
述,单击“确定”,进入配置合成指令页面。 选择变量标识符为“双大括号{{}}”,输入指令为“请以{{topic}}为主题,写一篇字数不超过{{num}}的散文。” 单击“确定”,再单击“确定”。 图2 配置指令 按照表1进行变量配置。 表1 数据指令变量配置 变量类型 变量名称 变量类型
Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能,以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品,方便地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练
单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置,准备开始训练。 已完成 模型训练已完成。 运行中 模型正在训练中,训练过程尚未结束。
的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。 默认值:0 核采样 控制生成文本多样性和质量。调高核采样可以使输出结果更加多样化。 默认值:1.0 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 默认值:2048 话题重复度控制 用
NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。 针对预训练阶段,还
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署任务详情,具体步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看预测大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 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“模型开发 > 模型部署”,完成创建预测大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。