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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
Studio大模型开发平台的空间资产中,包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,包括数据格式、大小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、
户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程包含的具体功能如下: 数据获取:数据获取是数据工程的第一步,支持将不同来源和格式的数据导入平台。
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS(对象存储服务),然后通过平台提供的“数据导入”功能,将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。
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,避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为
经完成的预训练的基础上继续训练模型。增量预训练旨在使模型能够适应新的领域或数据需求,保持其长期的有效性和准确性。 微调阶段:基于预训练的成果,微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。这一阶段使模型能够精确执行如文案生成、代码生成和专业问答
据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。
Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源,支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产:模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。 数据资源:数据通算单元适用于数据加工,
导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 在数据导入过程中,平台仅支持通过OBS服务导入文件夹类型的数据,而不支持直接导入单个文件。 您需要将文件整理到文件夹中,并选择该文件夹进行上传。 父主题: 大模型使用类问题
确保数据质量和适配性 数据发布功能通过数据评估和配比,确保发布的数据集满足大模型训练的高标准。这不仅包括数据规模的要求,还涵盖了数据质量、平衡性和代表性的保证,避免数据不均衡或不具备足够多样性的情况,进而提高模型的准确性和鲁棒性。 提高数据的多样性和代表性 通过合理的数据配比,帮
“训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的知识就越多,能学
Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原始数据,确保数据的覆盖面和多样性。例
流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程,用于后续模型训练等操作。 单个文本类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 在默认格式中,context和target是键值对。示例如下: {"context": "你好,请介绍自己", "target":
单击数据集名称查看发布数据集的基本信息、数据预览、数据血缘以及操作记录。 在“基本信息”页签可查看数据集的详细信息。 在“数据预览”页签可查看发布后的数据内容。 在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如导入、合成等操作。 在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。
据,确保数据的准确性与一致性,从而提高数据质量,为模型训练提供可靠的输入。 扩展数据集的多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡的情况下,数据合成可以生成新数据,扩展数据集的规模和多样性。通过增加数据的多样性,能够提升模型在各种场景下的泛化能力,增强其对未知数据的适应性。 增强模型训练的有效性
计费FAQ 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哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如导入、合成等操作。 在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。 单击操作列的“删除”,可删除不需要的数据集。 如果需要恢复删除的数据集,可单击右上角“显示已删除数据”,被删除的数据集将在列表显示,可将数据集恢复。 如果需要彻底删除
提示词工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以