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部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
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创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出,提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题: 训练盘古大模型
为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(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
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集(可选) 发布数据集 创建一个训练数据集
为什么微调后的模型,回答总是在重复某一句或某几句话 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,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。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“话题重复度控制”或“
配置AI助手工具 各种功能的API经封装后,将形成一个个工具,AI助手通过大模型来调用不同的工具,实现相应的功能。在创建AI助手前,需要将使用的功能封装为工具。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”,单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理
directory报错 The dataset size is too small报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“The dataset size is too small”报错,表示数据量太少,拼接到模型要求长度后,条数不满足一次训练下沉。 解决方案:请增大数据集大小或者把epochs设大,保证日志中的Sink_num
背景知识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求:虽然通用模型学习了相当可观的基础知识,但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式,这将造成和基础知识的数据分布差异。例如,需要模型使用某银行客服的口
Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具,再交给Agent去处理。
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。 支持区域: 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。
Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具,再交给Agent去处理,示例如下:
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。
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边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题: 部署盘古大模型
发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。
模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。
扩充数据,但该方法不适用于大模型微调的场景,这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等,保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)来获取目标场景的数据,以此扩