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流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 单个文本类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 在默认格式中,context和target是键值对。示例如下: {"context": "你好,请介绍自己", "target":
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、
流通图片类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 单个图片类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 创建文本类数据集流通任务步骤如下: 登录ModelArts
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
管理盘古数据资产 数据资产介绍 数据资产是指在平台中被纳入管理、存储并可供使用的数据集。 数据资产包含以下两种形式: 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。
112501 工作流认证失败。 查看认证配置。 112502 缺少必要参数。 从打印日志可以看出当前缺失何种参数。 112503 工作流连接数据库失败。 请联系客服解决。 112504 缺少必要权限。 查看当前用户权限。 112513 工作流流程中存在死循环。 检查工作流画布。 112514
导入数据至盘古平台 数据集是一组用于处理和分析的相关数据样本。 用户将存储在OBS服务中的数据导入至ModelArts Studio大模型开发平台后,将生成“原始数据集”被平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 创建导入任务 创建导入任务前,请先按照数据集格式要求提前准备数据。
管理盘古模型资产 模型资产介绍 用户在平台中可试用、已订购或训练后发布的模型,将被视为模型资产并存储在空间资产内,方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录,从而追踪模型的演变过程。同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应
为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时,模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据,逐渐建立起对特定模式、
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时,如Jackson,okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后),该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件,避免和业务自身依赖的库产生冲突: <dependency>
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。
应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。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: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度层、时间分辨率、水平分辨率
支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。 调用NLP大模型 盘古NLP大模型应用开发 开发盘古大模型提示词工程 辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作,并对提示词进行保存和管理。 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台
空间管理 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了灵活且高效的空间资产管理方式。平台支持用户根据不同的使用场景、项目类别或团队需求,自定义创建多个工作空间。每个工作空间都是完全独立的,确保了工作空间内的资产不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。
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
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建