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如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
资源到期了如何续费 包年/包月方式购买的资源到期后,请在平台订购管理页面进行续订操作。具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。
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 。 AppCode认证 当用户部署
话题重复度控制(presence_penalty) -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。 参数设置正值,模型倾向于生成新的、未出现过的内容;参数设置负值,倾向于生成更加固定和统一的内容。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 为
如何查看预置模型的历史版本 ModelArts Studio平台支持查看预置模型的多个历史版本,并提供对历史版本进行训练等操作的功能。您还可以查看每个版本的操作记录、状态以及其他基础信息。 要查看预置模型的历史版本,您可以按照以下步骤操作: 进入平台的“空间资产 > 模型 > 预置”页面。
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS(对象存储服务),然后通过平台提供的“数据导入”功能,将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。
如何让大模型按指定风格或格式回复 要让模型按照特定风格回复,可以提供领域和角色信息(如目标受众或特定场景),帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中,明确描述回复风格的要求。例如,若希望模型回答更精炼,可以提示: 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。
如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒,涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算,虽然这些参数共同作用生成输出,但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程,或者在模型输出后追问模型,帮助我们分析错误的根因。例如: “我注意到你犯了xxx的错误,请解释得出该结论的原因。”
结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子
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
使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题:在福田区社会建设专项资金的使用过程中,如何避免因管理不善导致专项资金重大损失浪费?"], "target": "福田区社会建设专项资金使用过程中,如何保障专项资金的使用事项为重点。管理人员应建立责任所在意识,制定科学规范的使用办法,强
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、
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时,需要从以下两个主要方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一
训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别 特征要求 水平分辨率要求 区域范围要求 时间要求 数据获取方式 气象/降水模型 需包含4个表面层特征(10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压),13
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预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程,可以使其在推理任务中得到更高的准确性,尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时需要指明“上面的xxx”。例如:“为什么你认为上面的xxx是xxx类别?为什么上面的xxx不是xxx类别?”,否则模型会认为用户反问是个新问题,而非多轮并回复“您并没有给我xxx问题,请给
在Postman中新建一个GET请求,填入域名(将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API GET /tasks/{task_id}
生成:在完成数据标注审核后,需超级管理员、管理员、标注管理员角色在“标注任务”页面的操作列单击“生成”,生成加工数据集。 生成后的加工数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 加工数据集”中查看。 结束:管理员角色可在“标注任务”页面的操作列单击“更多 > 结束”,结束当前标注任务。 编辑:如
Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。