正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个tok
预处理过程并有效控制训练成本。每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Tokens,并根据模型的概率分布进行采样或计算。了解Token的消耗和费用计算规则,用户可以更准确地预测和控制训练成本,提高预算管理效率
在弹窗中可获取对应模型的API请求地址。其中,路径选中部分即为模型的部署ID(deployment_id)。 图3 获取API请求地址 父主题: 附录
本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
平台支持通过以下清洗能力: 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转 简体转换成繁体或者繁体转换成简体。 去除不可见字符 移除文本中不可见字符,如U+0000-U+001F。 去除表情符 移除文本中表情符,如✅。
name、project id 打开Postman,新建一个POST请求,并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为:https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 请求Heade
description=retrieved_tool.tool_metadata.get("description"), principle=retrieved_tool.tool_metadata
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
"enum": ["Alipay", "Wechat", "Bankcard"], "description": "充值类型" }, "amount": { "type": "integer", "description": "充值金额"
到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
能时,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。 使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。
盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户在开通API后,可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 父主题: 如何调用REST API
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进
无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
如何调整推理参数,使模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
如何调整训练参数,使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
setToolDesc(toolMetadata.get("description").toString()); tool.setToolPrinciple(toolMetadata.get("description").toString());
data={"name": "名称name1", "description": "foo"}), BulkData(id="2", data={"name": "名称name2", "description": "bar"}), BulkData(id="3"
new HashMap<>(); data.put("name", "名称name"); data.put("description", "描述description"); final BulkData bulkData = new BulkData(); bulkData.setId("1");