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ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格
产品优势 预置多,数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子,多种标注工具,满足用户多任务多场景需求,提高开发/标注效率>10X。 0代码,模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型,支持快速
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
练和预测需要使用特殊的Prompt,需要注意保持一致。 中控模块:盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明:该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时,控制下游调用检索模块;当输入不需要调用检索的非政务问题时,不调用检索,直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
复制、删除操作。开始和结束组件为必选组件,无法删除。 图6 组件的重命名、复制、删除操作 鼠标拖动左侧“意图识别”组件至编排页面,并连接开始组件和意图识别组件。单击意图识别组件进行配置操作。 图7 连接组件操作 在“参数配置”中,配置输入参数。 参数名称:默认名称input,为固定值,不可编辑。
场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出
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、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据,有效防止隐私泄露,保障个人隐私数据安全。 内容安全:通过预训练和强化学习价值观提示(prompt),构建正向的意识形态。通
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格
1),数值越高美感越好,评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。 水印识别 识别视频中是否包含水印。 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集文字识别 识别视频中是否包含密集文字,达到密集文字面积占比的视频则为含
地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构,并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练,能够处理大规模数据集,从而帮助用户快速提升模型性能。
使用盘古加工算子构建单轮问答数据集 场景描述 此示例演示了如何使用加工算子轻松构建单轮问答数据集。数据集的加工算子是一种灵活的数据预处理工具,能够帮助您将原始数据转化为所需的格式。通过使用加工算子,您可以提取、转换、过滤原始数据,生成适合大模型训练的数据集。 准备工作 请提前准备
台配备数据工程、模型开发、应用开发三大工具链,帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。通过该平台,企业可根据需求选择合适的盘古NLP大模型、科学计算大模型等服务,便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取
单击“确定”,完成参数配置。 连接大模型组件和其他组件。 配置意图识别组件 意图识别组件用于根据用户的输入进行分类并导向后续不同的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时,意图识别组件会通过大模型推理,匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字,并根据匹配结果流向对应处理流程。
数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、部署、推理等功能,通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。
在提示词撰写区域输入提示词文本,可以插入若干个变量,变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后,单击“确定”,平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改,如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的
定性。因此,数据评估是数据工程中不可或缺的一环,帮助用户在数据准备阶段识别并解决数据中的问题,为后续的模型训练和优化奠定坚实基础。 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据集质量评估工具,能够帮助用户从多个维度检测和优化数据集的质量。平台预设了多种数据类型的
此版本在Studio上首次发布,用于海洋基础要素预测,支持在线推理、能力调测特性,可以Snt9B3部署,可支持1个推理单元部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 此版本在Studio上首次发布,用于区域海洋基础要素预测,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于
型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模式等信息,实现工具自主规划与调用,优点是可零码开发,对话过程更为智能,缺点是当大模型受到输入限制,难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agen
本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本,支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署,此模型版本仅支