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如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现功能使用权限和资产的权限隔离,可以为不同员工配置相应的角色,以确保资产的安全和管理的高效性。 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)进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统
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。
大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或
训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制
使用“能力调测”调用NLP大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力,在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集,创建时支持导入mp4或avi格式文件,同一文件夹下mp4或avi格式的所有视频文件会被同时上传导入,具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传
单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。 在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件,可以与原始数据进行比对,查看加工前后的差异。 在“数据血
单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。 在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件,可以与原始数据进行比对,查看加工前后的差异。 在“数据血
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确保生成的数据集符合训练的标准。 数据标注:对于无标签的数据,平台支持进行标注或重新标注,以提升数据集的标注质量。针对文本和图片类数据集,平台还提供AI预标注功能,利用盘古大模型的智能能力,显著降低人工标注的工作量和成本,从而提高标注效率。 数据评估:平台支持对处理后的数据进行质
型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以
往后进行降水情况的预测。 结果存储路径 用于存放模型推理结果的OBS路径。 输入数据 支持选择用于存放作为初始场数据的文件路径。 预报天数 支持选择以起报时间点为开始,对天气要素或降水进行预报的天数,范围为1~14天。 起报时间 支持选择多个起报时间作为推理作业的开始时间,每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。
10TB。 问答排序 jsonl、csv jsonl格式:context表示问题,targets的回答1、回答2、回答3表示答案的优劣顺序,最好的答案排在最前面。targets内容的数量至少为2个,且最多为6个,具体格式示例如下: { "context":"context内容","targets":["回答1"
单击数据集名称查看加工任务的基本信息、加工详情、加工后的数据文件以及数据血缘。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息及操作概览。 在“加工详情”页签可以查看数据集的加工步骤和运行日志。 在“数据文件”页签可下载加工后的数据文件,可以与原始数据进行比对,查看加工前后的差异。 在“数据血
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图像的宽度。 height:必选字段,图像的高度。 depth:必选字段,图像的通道数。 图像的通道数是指图像中每个像素的颜色信息的维度。常用的RGB图像默认有3个通道。3通道表
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
发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 在模型训练列表页面选择训练完成的任务,单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产