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数据工程工具链 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、配比和管理等功能。 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数据清洗能力,对原始数
提示词写作实践 从基模型训练出行业大模型 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍,您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接口,确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力,加速业务开发进程。 API文档 NLP大模型 科学计算大模型
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果,如果找到高质量的提示词,可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面,选择质量好的提示词,并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面,查看发布的提示词。 父主题:
填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,获取方式如下: 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单
确保生成的数据集符合训练的标准。 数据标注:对于无标签的数据,平台支持进行标注或重新标注,以提升数据集的标注质量。针对文本和图片类数据集,平台还提供AI预标注功能,利用盘古大模型的智能能力,显著降低人工标注的工作量和成本,从而提高标注效率。 数据评估:平台支持对处理后的数据进行质
获取模型调用API地址 服务的请求URI即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列
提示词工程 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面,下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较提示词的效果,输入相同的变量值,查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题:
编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多
在平台中,空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源,包括数据资产和模型资产。这些资产是用户在平台上进行开发和管理的基础,集中存储和统一管理的方式有助于提升操作效率,并确保资源的规范性与安全性。 数据资产:数据资产是指用户在平台上发布的所有数据集。这些数据集会被存储在数据资产中,用户可以随时查看数据集的详细信息,
工作空间功能旨在为用户提供灵活、高效的资产管理与协作方式。平台支持用户根据业务需求或团队结构,自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离,确保资产的安全性和操作的独立性,有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景,如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求,划分出
Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作,需要用户配置访问OBS服务的权限。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1:在首页顶部单击“此处”,在“获取依赖服务的授权”弹窗选中授权,并单击“确认授权”。
通过灵活调整数据集的比例配比,用户能够保证数据的均衡性,避免因数据分布不均可能引发的问题,从而构建高质量、适应性强的数据集,为后续的模型训练、验证和应用提供坚实的数据支持。 数据发布意义 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
撰写所需提示词 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,将提示词设置为
作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可
间差距的指标。该值越小,表示模型在表面(海表)变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小,代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差,衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小,代表模型性能越好。
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。
用户发布的数据集会被纳入数据资产,集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能,包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理,还可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资产的维护更新流程。通过这样的统一管
意输出格式中的key不要有语义重复,并且需要与前文要求中的key名字保持一致,否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子,少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式,避免使用生僻单词和复杂的句式,防止机器理解偏差。