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请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
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在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。
请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。
在社会建设专项资金的使用情况中,应规范操作,加强管理,及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题,严防管理漏洞,保证应用资金的安全性和真实性。
全球中期天气要素预测模型的训练类型选择建议: 全球中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作,如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时,可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下: 预训练:训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。
续费 包周期资源到期后,如果您想继续使用服务,需要在保留期内进行手动续费,否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息,请参见续费。 欠费 在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定为账户欠费。
用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。
用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。
在“应用接入”列表的“APP Code”操作列中可获取APPCode值。 如图3,为Token认证方式的请求Header参数填写示例。 图3 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项,参考以下代码填写请求Body。
常见的数据预处理操作包括: 去除重复数据:确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值:填充数据中的缺失部分,常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化:将数据转换为统一的格式或范围,特别是在处理数值型数据时(如归一化或标准化)。
数据清洗使用的数据集未上线,请先执行上线操作。 invalid obs path. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效,是否可正常访问。 数据标注 annotate data not exist. 请检查标注数据集是否存在,是否被删除。 obs url invalid.
在“应用接入”列表的“APP Code”操作列中可获取APPCode值。 如图3,为Token认证方式的请求Header参数填写示例。 图3 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项,参考以下代码填写请求Body。API参数说明详见《API参考》文档。
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服
提示词工程使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台可以辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作,并对提示词进行保存和管理。
关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。 训练参数 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式,即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式,即费用根据服务实际消耗量计费,系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
数据管理:平台支持数据全链路血缘追溯,用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签,查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析,逆向实现快速问题追踪,提升数据运维和数据治理的效率,帮助用户更好地对数据进行追根溯源。