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单击“下一步”,选择评估标准。单击“下一步”设置评估人员,单击“下一步”填写任务名称。 单击“完成创建”,将返回至“数据评估”页面,评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。 单击操作列的“评估”,进入评估页面。 在评估页面,可参考评估项对当前数据的问题进行标注,且满足则单击“通过”,不满足则单击“不通过”。
服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。 SDK运行报错 java.lang.N
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
插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网,否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时,才允许支持内网URL,且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方法 插件服务的请求方式,POST或GET。
任务状态。 RUNNING:表示任务运行中。 PENDING:表示任务等待中。 SUCCEEDED:表示任务运行成功。 FAILED:表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto object 输出数据的信息。
学习率(learning_rate) 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来说,如果数据量级很小或模型参数规模很大,可以使用较小的学习率,反之可以使用较大的学习率。
的任务例如小说创作,可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性,取值范围为0.1到1之间。 在“预览调试”的左下角,选择是否开启“代码解释器”。
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
单击页面右下角“立即创建”,回退至“数据导入”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。 如果任务状态为“运行失败”,可能由以下原因导致: 文件后缀校验不通过,需要检查文件后缀是否一致。例如,选择创建csv格式的数据集时,文件后缀应为“.csv”。 文
生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss Function)是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y
海表变量 用于描述海洋表面及其生态系统状态的具体指标,尤其是在海洋模型中用于模拟海洋生态和物理过程的输入变量。包括海平面气压、海表高度、总叶绿素浓度、叶绿素浓度、硅藻浓度、颗石藻浓度、蓝藻浓度、铁浓度、硝酸盐浓度、混合层深度、海表高度、有效波高等指标。不同模型的指标以页面展示为准。
创建CV大模型训练任务 创建CV大模型微调任务 创建CV大模型微调任务步骤如下: 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“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。
采用简单的逻辑规则进行替换,获取更多数据。此处将[metric]替换为“最大”、“最小”、“中位”、“总”等,示例如下: 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
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。
取值范围:[0, 1] 缺省值:1 max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量。 输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。 最小值:1 最大值:不同模型支持的token长度,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。