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配置服务访问授权 配置OBS访问授权 ModelArts Studio大模型开发平台使用对象存储服务(Object Storage 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。
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。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。 表1 创建盘古多语言文本翻译工作流流程
PI,调用前需获取文本翻译服务的Token,获取Token步骤如下: 使用IAM账号进入API Explorer服务,在左上角选择“统一身份认证服务”,单击“Token管理 > 获取IAM用户Token(使用密码)”。 如图2,配置请求体参数。 图2 配置请求体参数 其中,dom
NLP大模型支持人工评测与自动评测,在执行模型评测任务前,需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致,本章节仅做简单介绍,详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”,单击界面右上角“创建导入任务”。
空间管理 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了灵活且高效的空间资产管理方式。平台支持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求,自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的,确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。
西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。 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
0 2024年12月发布的版本,支持根据历史时间序列数据来预测未来的值,广泛应用于金融、销售预测、天气预报、能源消耗预测等领域。 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
存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。 父主题: 安全
计费模式的详细介绍请参见计费模式。 包周期计费是一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算,因此在购买之前,您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式,即先使用再付费,按照实际使用时长计费。 在购买后,如果发现当前计费模式无法满足业务需求,您还可以变更计费模式。详细介绍请参见变更计费模式。
“训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的
数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产:平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发
管理盘古数据资产 数据资产介绍 数据资产是指在平台中被纳入管理、存储并可供使用的数据集。 数据资产包含以下两种形式: 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。
先制定一个能够明确表达主题的提示词(若模型训练时包含相似任务,可参考模型训练使用的提示词),再由简至繁,逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提,基础提示词生成效果差,优化只会事倍功半。 例如,文学创作类可以使用“请创作一个关于{故事主题}的故事”,邮件写作类可以使用“根据以下信息,写一封商务电子邮件。{邮
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,划分出多个工作空间,实现资产的精细化管理与有序调配,帮助用户高效地规划和分配任务,使团队协作更加高效。
数据智算单元、数据通算单元按单元使用数量和时长后付费,时长精确到秒,数据托管单元按订购数量和时长预付费,提供1个月到1年供客户选择。 模型训练资源支持两种计费方式,包周期按订购数量和时长预付费,提供1个月到1年供客户选择;按需订购按单元使用数量和时长后付费,时长精确到秒。 模
欠费说明 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的,当余额不足以支付当前费用时,账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源,因此无
根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,大模型的应答可以无缝实时更新。(搜索+大模型解决方案) 父主题: 大模型概念类问题
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
给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等,否则可能会直接嫁接前文样例的内容,也可以约束只是让它学习参
为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 当您的目标任务是多轮问答,并且使用了多轮问答数据进行微调,微调后却发现多轮回答的效果不理想。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: 数据格式:多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造,问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和