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训练NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表2。 表2 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量(数据条数) 单场景推荐训练数据量 单条数据Token长度限制 N1 微调 - 1000条/每场景 ≥ 1万条/每场景
可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费,数据智算单元、数据通算单元默认采用按需计费,训练单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
"start_time": 1734337068533, "end_time": 1734337082545 } 父主题: 编排与调用工作流
应用中提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其
理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措施,包括云安全战略、责任共担模型、合规与隐私、安全组织与人员、基础
通过整合上述功能,数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集,还通过全流程的数据处理和管理,探索数据与模型性能的内在联系,为模型训练和应用提供坚实的数据基础,推动了模型的精确训练与持续优化,提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题: 产品功能
\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}],\"having_filters\":[{\"value\":[\"值内容\"],\"caption\":\"度量名称\",\"relation_operator\":\"名称与内容的逻辑关系\"}]},\"orde
而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 评估图片类数据集、评估视频类数据集 配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 配比图片类数据集 流通图片、视频类数据集
在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识
以增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
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:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考: 表1 微调参数的建议和说明
请求URI 服务的请求URI即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。 URI获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入所需工作空间。 获取请求URI。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 >
识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考: 基于规则构建:您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如:
度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单 API 功能 操作指导 NLP大模型-文本对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
最大值:不同模型支持的token长度,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 缺省值:默认部署时token长度最大值,请参见《产品介绍》“模型能力与规格 > 盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明: token是指模型处理和生成文本的基本单位。t
当前,大模型对于私域数据的利用仍然面临一些挑战。私域数据是由特定企业或个人所拥有的数据,通常包含了领域特定的知识。将大模型与私域知识进行结合,将发挥巨大价值。私域知识从数据形态上又可以分为非结构化与结构化数据。对于非结构化数据,如文档,可以利用大模型+外挂检索库(如Elastic Search)的方
来源一:真实业务场景数据。 来源二: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,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型)采用self-instruct等方式,泛化出更多的业务场景数据。 方法一:在大模型输入的Prompt中包含“人设赋予”、“
名和IAM用户ID。 在调用盘古API时,获取的项目id需要与盘古服务部署区域一致,例如盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目
请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-Type”。 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回,与响应消息头中Content-Type对应,传递除响应消息头之外的内容。 接口调用成功后将返回如下响应体。 { "id": "180f