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pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境,python版本选择3.9。 在whl包同级目录下,执行如下命令安装: pip
大模型体验申请页面。 图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型,单击“申请体验”,填写手机、邮箱和邀请码,单击“下一步”,提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2 父主题: 体验盘古大模型功能
大模型体验申请页面。 图1 立即体验 您可以选择希望体验的盘古大模型,单击“申请体验”,填写手机、邮箱和邀请码,单击“下一步”,提交体验盘古大模型的申请。 图2 申请体验-1 图3 申请体验-2 父主题: 体验盘古大模型功能
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进
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
少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token可以用于调用其他API时鉴权。 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
选择需要部署的模型。 推理资源 选择非限时免费的模型时显示。选择盘古大模型服务提供的在线推理资产。 部署方式 选择“在线部署”,即将算法部署至盘古大模型服务提供的资源池中。 推理资产 选择“已购资产”。 限时免费:使用免费的推理资源,仅支持部署一个实例。 已购资产:由用户购买的推理资源,实际可用推理单元由购买时的数量决定。
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,让李晓对她产生了深深的喜爱。他还遇到了一位名叫王安石的大儒,他的智慧和博学让李
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
您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。
在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮对话:基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 图1
调用盘古大模型API 用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式: 图1 正常的Loss曲线:平滑下降 图2 正常的Loss曲线:阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常:
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。
如何调整训练参数,使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
调用说明 盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
用、监管有力的制度,并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围,严禁有过度功能的行为,坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资,建立完善的监督管理制度,加强随时的监督和核查,确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题:在福田区社会建设专项资金的使用过程中,如