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气象类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作,气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单
范围:[0,1)。 给输入数据加噪音的概率 定义了给输入数据加噪音的概率,定义了给输入数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术,它通过在输入数据中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度
的加工算子,有效提升数据质量并支持大规模数据处理,确保生成的数据集符合训练的标准。 数据标注:对于无标签的数据,平台支持进行标注或重新标注,以提升数据集的标注质量。针对文本和图片类数据集,平台还提供AI预标注功能,利用盘古大模型的智能能力,显著降低人工标注的工作量和成本,从而提高标注效率。
练和优化提供高质量的视频数据支持。 图片数据质量标准 V1.0:ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准,涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度。该标准帮助用户系统地评估和优化图片数据的质量,确保数据符合模型训练的要求
科学计算大模型主要用于。 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、水平分辨率以及区域范围,以适配自定义区域的模型场景。此阶段需预先准备区域的高精度数据。
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。
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。
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
或者学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置
繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小女孩,她聪明伶俐,让
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求U
视频类数据集,详见发布视频类数据集。 图片类数据集,详见发布图片类数据集。 气象类数据集,详见发布气象类数据集。 预测类数据集,详见发布预测类数据集。 其他类数据集,详见发布其他类数据集。 支持发布的数据格式 ModelArts Studio大模型开发平台支持将文本类、图片类数据集发布为三种格式:
创建数据集加工任务 当数据集中存在异常数据、噪声数据、或不符合分析需求的数据时,可以通过加工数据集进行处理,包括但不限于数据提取、过滤、转换、打标签等操作。 上线加工后的数据集 对加工后的数据集执行上线操作。 标注数据集(可选) 创建数据集标注任务 创建数据集标注任务,并对数据集执行标注操作,标注后的数据可以用于模型训练。
较小的学习率,反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减
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
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AppCode认证 当用户部署
选择导入的数据 数据集信息设置完成后,填写“数据集名称”和“描述”,并设置“拓展信息”。 拓展信息包括“标签设置”与“数据版权”: 标签设置。通过标签设置,可以给数据集添加行业、语言、标签信息。 数据版权设置。训练模型的数据集除用户自行构建外,也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要
中。 具体做法如下: 提供相关示例:在提示词中加入类似的示例,帮助模型学习解题的模式和思路。通过这些示例,模型能够理解如何通过不同的推理步骤逐渐得出结论。 例如,在数学问题中,可以通过展示从问题解析到公式应用再到最终解答的完整过程,帮助模型理解问题解决的逻辑。 引导模型分析:如果
标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题: 加工数据集