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构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 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 。 请求示例如下图所示,一个请求主要由请
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
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
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 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
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 AK/SK签名
查看提示词评估结果 评估任务创建完成后,会跳转至“评估”页面,在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度,例如在图2中有10条评估用例,当前已评估8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看模
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 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
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、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 已发布
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、
如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 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,使盘古大模型效果最优 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。
查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看
查看科学计算大模型训练状态与指标 查看模型训练状态 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布,用户可以使用模型进行部署、推理操作。
创建盘古NLP大模型SFT任务 场景描述 此示例演示了如何从头创建SFT(有监督微调)训练任务。通过该示例,您将了解以下内容: 如何将数据导入平台并进行数据加工、标注和评估操作。 如何创建SFT训练任务并配置训练参数,以提升文本理解和生成的质量。 如何执行模型的压缩和部署操作。 准备工作 请提
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 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。
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数,实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 >
创建盘古图片类数据集标注任务 场景描述 此示例演示了如何快速创建图片Caption数据标注任务。您将学习如何设置任务参数、配置标注要求并进行标注。 准备工作 请提前准备数据并上传至OBS服务,上传步骤请详见通过控制台快速使用OBS。 操作流程 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
调用盘古NLP大模型API实现文本对话 场景描述 此示例演示了如何调用盘古NLP大模型API实现文本对话功能。您将学习如何通过API接口发送请求,传递对话输入,并接收模型生成的智能回复。通过这一过程,您可以快速集成NLP对话功能,使应用具备自然流畅的交互能力。 准备工作 调用盘古
评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面,可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估,可以单击右上角“继续评估”,评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题: 评估视频类数据集