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adamw是一种改进的Adam优化器,增加了权重衰减机制,有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”,则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”,则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒
若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级:如果微调数据很多,从客观上来说越多的数据越能接近真实分布,那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。 通用模型的规格:如果模型
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时,需要从以下两个主要方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一定的理解能力。这时,通过调整提示词通常可以有效引导模型生成合理的回答。
在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”,完成参数配置。 图6 意图识别节点参数配置 配置“提示器”节点。 鼠标拖动左侧“提问器”节点至编排页面,并连接“意图识别”的“文本翻译”意图节点与该节点,单击该节点进行配置。 在“参数配置”中,配置输入参数,如图7。 图7 配置输入参数 配置输出参数。如图8,单击“引用插件
表1 CV大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。
表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 安全护栏 选择模式
体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板:使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集:由用户指定评测指标(F1分数、准去率、BLEU、Rouge)并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。
知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保
表1 预测大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“预测大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。
创建专业大模型部署任务 平台支持部署预置的专业大模型,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 专业大模型部署参数说明
单击画布中的开始节点以打开节点配置页面。 开始节点的参数默认已配置,不支持修改开始节点的参数。 图1 开始节点配置图 步骤3:配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力,可在节点中配置已部署的模型,用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点,若无需配置,可跳过该步骤。
“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。 数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 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
一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。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: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致,质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和
上角“创建插件”。 在“创建插件”页面,填写插件名称与插件描述,单击图片可上传插件图标,单击“下一步”。 在“配置信息”页面,参照表1完成信息配置。 表1 插件信息配置说明 参数名称 参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。
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。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量,包括10m
训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性:预训练旨在让模型学习广泛的通用知识,建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练,模型可以掌握丰富的语言模式,如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据:通常使用海量的无监督数据(如文本语料库
大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间 04 AI一站式流程 通过一站式流程,完成从数据导入、数据加工、数据发布、模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测到模型调用,全面掌握盘古大模型的开发过程。同时,结合应用开
训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。 训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。
任务状态。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述
盘古CV大模型能力与规格 盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型,赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型