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为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
205 Reset Content 重置内容,服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置,相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301
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。 URI获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 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 >
应用提示词生成面试题目 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 提示词应用示例
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。 数据行数不小于10行,不大于50行。 数据不允许相同表头,表头数量小于20个。
HTTP请求方法,表示服务正在请求操作类型,包括: GET:请求服务器返回指定资源。 PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
预览提示词效果 提示词撰写完成后,可以通过输入具体的变量值,组成完整的提示词,查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变
创建插件”。 输入插件名称及插件描述,配置完成单击“下一步”。 图6 创建插件 为保证插件检索的效果,平台限制插件名称必须为英文、下划线组合,插件描述会影响插件的选用。 填写“插件URL”(步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址中获取的文本翻译API调用地址),选择请求方式
0/24为集群内网IP网段(登录主控节点,使用hdactl info命令查看IP地址。比如查得IP地址为172.16.0.22,可配置为172.16.0.0/24网段)。 其中, /var/docker/hilens:网盘根目录路径。 192.168.0.0/24:客户端IP范围,表示IP在192
Agent开发平台。 在Agent开发平台,单击左侧导航栏“工作台”按钮,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 输入应用名称,如“Python编码助手”,输入应用描述,单击“确定”,完成应用创建。 图1 创建应用 步骤2:配置提示词 创建应用后,需要撰写提示词(Prompt)
参数配置 输入参数 参数名称:只允许输入字母、数字、下划线,且不能以数字开头。 类型、值:支持“引用”和“输入”两种类型。 引用:支持用户选择工作流中已包含的前置节点输出变量值。 输入:支持用户自定义取值。 输出参数 参数名称:只允许输入字母、数字、下划线,且不能以数字开头。 参数类
"b":1}] 参数名称 参数的名称,参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。 中文名称 该参数的中文名称。 参数类型 该参数值的数据类型,String、Integer、Number等多种类型支持选择。 位置 当前参数在请求信息中的位置,可选Body、Headers或Query。 默认值
使用“能力调测”调用NLP大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP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NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力,即在输入框中输入问题,模型将基于问题输出相应的回答,具体步骤如下: 登录ModelArts
为什么微调后的模型,回答总是在重复某一句或某几句话? 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 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。 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
使用API调用NLP大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用“文本对话”API实现模型调用。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径(URI) 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置,适当增大其中
</dependency> Python 使用pip安装。 #回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels
Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型”页面,单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面,模型来源选择“盘古大模型”。输入模型对应的obs地址和模型命名、选择资源类型、输入资产描述并设置资产可见性后,单击“确定”,启动导入模型任务。 图3 导入模型 父主题: 管理盘古大模型空间资产
购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单,并从账户余额里扣款。 父主题: 计费FAQ