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使用数据工程构建数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
平台提供的数据发布功能,用户能够根据具体任务需求,灵活选择数据发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型 数据类型 数据评估 数据配比 数据流通 文本类
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取 > 原始数据集”,单击需要查看的数据集名称。 查看数据集基本信息。在“基本信息”页签,可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签,可以查看数据内容,单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”
使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集,不同模型所需数据见表1,该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。
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}/deployments/{deployment_id}/caltokens 表1
表示在模型训练初期,逐步增加学习率到预设值的训练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 热身阶段学习率 热身轮次中使用的初始学习率。 优化器 优化器参数用于更新模型的权重。 sgd(随机梯度下降法)是深度学习中常用的优化算法之一,尤其适用于大规模数据集的训练。
更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等,否则可能会直接嫁接前文样例的内容,也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本
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
在完成数据清洗后,如果无需使用数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题: 加工视频类数据集
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“其他 > 自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前其他类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任
节至创建文本类数据集评估任务。 创建文本类数据集评估标准步骤如下: 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“数据工程 > 数据发布 > 数据评估”,在“人工评估标准”页签,平台预置了文本类数据集评估标准“NLP数据质量标准
配比文本类数据集 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文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时,说明数据流通任务执行成功,生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题: 发布视频类数据集
在完成数据清洗后,如果无需使用数据合成与数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题: 加工文本类数据集
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前预测类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务