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营安全,以及更广义的安全合规遵从。 租户:负责云服务内部的安全,安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全
预警,需要优化数据 <40% 红色 告警,需要优化数据 (可选)当“我的数据集”的OBS数据发生变更时,可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集,也可以在“我的数据集”页签中,单击操作栏中的“更多 > 检测”,重新校验数据集。历史存量未校验过的数据集也可以进行重新校验。 图2 重新校验数据集质量1
每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token,并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为了帮助用户更好地管理和优化
通过基模型训练出行业大模型和提示词写作的最佳实践,您将深入掌握行业模型的定制化流程与高效提示词构建方法,确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势,提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 从基模型训练出行业大模型 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍,您
盘古大模型服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够正常的存储数据、训练模型,需要用户配置盘古访问OBS的权限。 使用主账号登录盘古大模型套件平台。 在左侧菜单选择“平台管理 > 授权管理”,单击右上角“一键授权”进行授权。
decrypt_func`这样的方式使用该方法。 在配置文件中配置`sdk.crypto.implementation.path=yourmodule.decrypt_func`指向自定义的解密方法的引用。程序加载时会通过import_lib加载该方法。 配置文件中配置密文的格式:`sdk.llm
数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数
盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模
如果您需要对华为云上购买的盘古资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)并结合盘古大模型套件平台提供的“角色管理”功能实现精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权
提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色,它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景。这种迁移能力使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融
计费周期 模型订阅服务 包周期计费 预付费 按照订单的购买周期结算。 按订单的购买周期计费。 推理服务 包周期计费 预付费 按照订单的购买周期结算。 按订单的购买周期计费。 训练服务 按需计费 后付费 先使用再付费。 计费公式:实际消耗的Token数量 * Token单价 Token计算精确到1K
提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高效集成至您的业务流程中。接下来,将详细介绍该平台的使用流程,帮助您充分发挥盘古大模型套件平台的潜力。 图1 盘古大模型套件使用流程 表1 使用流程说明 流程 子流程 说明 操作指导
生成的内容结尾必须要引导观众购买; 6.生成的内容必须紧扣产品本身,突出产品的特点,不能出现不相关的内容; 7.生成的内容必须完整,必须涵盖产品介绍中的每个关键点,不能丢失任何有价值的细节; 8.生成的内容必须符合客观事实,不能存在事实性错误; 9.生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样;
LoRA轶值 / 8、16、32、64 较高的取值意味着更多的参数被更新,模型具有更大的灵活性,但需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新,资源消耗更少,但模型的表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1
盘古大模型套件平台支持NLP大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异,请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中,一个自监督训练数据集内,上传的数据文件数量不得超过1000个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过200GB。 表1
等,但不具备对话问答能力。 功能模型:功能模型是在基模型的基础上经过微调,专门适应特定任务,并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型:针对特定场景优化的大模型。例如,与非专业大模型相比,BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。
完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数(step)参数更新的幅度。需要选择一个合适的学习,因为学习率过大会导致模型难以收敛,学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10的倍数 每训练一定数量的步骤(或批次)后,模型的状态就会被保存下来。
科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模
09:00的A01已预订成功 - 步骤3 答复:"已为您预订 A01会议室,时间为2024年5月8日早上8点到9点。 " 多轮执行增强 上述的例子中实际运行时只提供给模型多轮的对话,并没有提供工具执行的过程,有概率会出现模型不实际调用工具的情况。为了让大模型的效果更好,可以传入agentSession。