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使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算
Token计算器 功能介绍 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
数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏,或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。
API NLP大模型 科学计算大模型 Agent Token计算器
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝
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URI
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数(Token认证) 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务步骤如下: 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
构建微调训练任务 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面进行配置。 训练配置:按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional
优化提示词 模型训练完成之后,优化提示词是一种可以继续优化模型效果的有效策略,一个好的提示词能极大地激发模型的潜能,使其在特定任务上表现出色。接下来,我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧,帮助您更好地驾驭模型,实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始: 选择合适的提示词模板
包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式的区别如下: 包年/包月计费模式:包年/包月的计费模式是一种预付费方式,按订单的购买周期计费,适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式:按需付费是后付费方式,可以随时开通/关闭对应资源,支持秒级计费,系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单
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
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型预训练任务 创建NLP大模型预训练任务步骤如下: 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
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计
训练参数优化 科学计算大模型的训练参数调优可以考虑学习率参数,学习率(Learning Rate)是模型训练中最重要的超参数之一,它直接影响模型的收敛速度和最终性能: 学习率过高,会导致损失在训练初期快速下降,但随后波动较大,甚至出现NaN(梯度爆炸)的问题。 学习率过低,会导致损失下降非常缓慢
创建边缘资源池 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上,这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池,然后利用盘古大模型服务将模型部署到这些边缘资源池中。 ModelArts边缘节点是ModelArts平台提供的用于部署边缘服务的终端设备。创建边缘资源池之前需先创建
工作流介绍 Agent开发平台的工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码、知识检索和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题答案