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
盘古大模型是否可以自定义人设? 如何将本地的数据上传至平台? 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传? 如何查看预置模型的历史版本? 更多 大模型微调训练类 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优? 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码? 如何判断盘古大模型训练状态是否正常?
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。
性。 模型压缩:在模型部署前,进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平
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
过微调之后,才可支持推理部署。 Pangu-NLP-N2-Chat-32K-20241030 32K 2024年10月发布版本,支持8K序列长度训练,4K/32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,4个推理单元即可部署。此模型版本差异化支持预训练特性、INT8量化特性。
在“创建评测任务”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 NLP大模型自动评测任务参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型来源 选择“NLP大模型”。 服务来源 支持已部署服务、外部服务两种选项。单次最多可评测10个模型。 已部署服务:选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。
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。
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID
开发盘古专业大模型 部署专业大模型
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
压缩NLP大模型 模型在部署前,通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。 当前仅支持对NLP大模型进行压缩。 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”,单击界面右上角“创建压缩任务”。
对预置的模型资产执行以下操作: 查看模型历史版本。在“版本列表”页面,可查看模型的各个版本。 训练、压缩、部署操作。在“版本列表”页面,可对不同版本模型执行训练、压缩或部署操作。单击相应按钮,将跳转至相关操作页面。 查看操作记录。在“操作记录”页面,可查看当前模型的操作记录。 单
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。
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 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,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。
为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 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,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可