插件介绍 在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模
表2 角色定义 角色名称 角色描述 超级管理员 订购服务的用户,具备当前平台下对所有工作空间的所有权限。 管理员 对工作空间有完全访问权,包括查看、创建、编辑或删除(适用时)工作空间中的资产,同时拥有添加、移除所在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师 可以执行模型
”。 图2 从OBS中导入微调数据集文件 填写“数据集名称”和“描述”。 单击页面右下角“立即创建”,回退至“导入任务”页面,在该页面可以查看数据集的任务状态,若状态为“运行成功”,则数据导入成功。 发布微调数据集 原始数据集不可以直接用于模型训练,需要发布为一个“发布数据集”,发布该数据集的步骤如下:
盘古大模型的盘古格式,为后续模型训练提供高效的数据支持。 数据管理:平台支持数据全链路血缘追溯,用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签,查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析,逆向实现快速问题追踪,提升数据运维和数据治理的效率,帮助用户更好地
数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学
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,以供下游操作,从而满足该场景下客户需求。
(如去重、计数、平均、最大、最小、合计)、分组、排序、比较、条件(逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。 与非专业大模型相比,专业大模型针对特定场景优化,更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型
登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入需要修改子用户权限的空间,在空间内单击左侧导航栏“空间管理”,在“角色管理”页签,可以查看各角色名称及其权限的描述。 图10 角色管理 单击进入“成员管理”页签。 如图,以授权子用户“模型开发工程师”权限为例。单击用户列表操作栏
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训
过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等
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。
et”两个字段。示例如下: query改写模块:准备对应省略补全任务的数据和对应指代消解任务的数据。 {"context": ["你对李健怎么看 | 音乐诗人李健。请根据以上背景补全以下问题: 喜欢么"], "target": "喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业
项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{En
过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的“训练轮次”或“学习率”等参
climate.copernicus.eu/datasets,查找名称中包含ERA5和pressure levels的数据集。 表面变量数据下载链接:https://cds.climate.copernicus.eu/datasets,查找名称中包含ERA5和single levels的数据集。
NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术,提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。
C地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏,或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。 符号标准化 查找文本中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格:将所有Unicode空格(如U+00A0、U+200A)转换为标准空格(U+0020)。
s”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} 父主题: 调用科学计算大模型
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