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插件介绍 在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件
盘古大模型空间资产介绍 在ModelArts 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
管理盘古模型资产 模型资产介绍 用户在平台中可试用、已订购或训练后发布的模型,将被视为模型资产并存储在空间资产内,方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录,从而追踪模型的演变过程。同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应用流程
工作流介绍 Agent开发平台的工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码、知识检索和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点
评估图片类数据集 发布图片类数据集前,ModelArts Studio大模型开发平台支持对数据集进行评估操作,帮助用户优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 如果无需使用数据评估操作,可跳过此章节至发布图片类数据集。 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意营销等多个典型场景中
申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供了服务试用,需提交试用申请。 试用申请步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 单击“试用咨询”,进入华为云售前咨询页面。 图1 申请试用 填写姓名、联系电话等用户信息,单击“提交申请”进行表单预约。 父主题: 准备工作
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您有预置的
视频类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的加工操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
图片类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployments
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围
构建微调训练任务 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面进行配置。 训练配置:按照图1所示进行配置。 本案例选择的基础模型为“Pangu-AI4S-Ocean_Regional
管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对任务进行编辑、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,可进行如下操作
管理NLP大模型部署任务 模型更新 完成创建NLP大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面
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: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击
创建NLP大模型评测任务 创建NLP大模型评测任务前,请确保已完成创建NLP大模型评测数据集操作。 预训练的NLP大模型不支持评测。 创建NLP大模型自动评测任务 创建NLP大模型自动评测任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间
管理专业大模型部署任务 模型更新 完成创建专业大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,
其他类数据集格式要求 除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,平台还支持导入其他类数据集,即用户训练模型时使用的自定义数据集。 其他类数据集支持发布其他类数据集操作。 其他类数据集要求单个文件大小不超过50GB,单个压缩包大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 父主题: 数据集格式要求