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安装SDK Maven中央仓导入 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud</groupId> <artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId>
说明 个人隐私 校验数据中是否存在个人隐私信息,例如,身份证号、手机号、固定电话、Email地址、护照号、车牌号、军官证、车架号、GPS地址、IP地址、MAC地址和IMEI码等。 敏感关键词 校验数据中是否存在敏感关键字,如涉政信息。 表4 合规度状态说明 合规数据量 合规度颜色 是否可用于训练
图3 前往OBS 在OBS控制台页面,单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时,桶区域需要与盘古大模型区域保持一致。其余配置参数可以使用默认值,详细OBS桶参数说明请参见OBS用户指南。 图5 创建OBS桶 参数填选完成后,单击“立即创建”。创建好的OBS桶将显示在桶列表中。
范围见模型API规范 top_p: Optional[float] # 核采样值, 和temperature不同时配置 presence_penalty: Optional[float] # 存在惩罚,增加模型谈论新主题的可能性,范围见具体模型API规范
running or have been deleted. 推理服务状态异常。 请检查调用API时deploymentId是否正确,并检查模型的部署状态是否存在异常,如果仍无法解决请联系服务技术支持协助解决。 PANGU.3267 qps exceed the limit. QPS超出限制。
洗流程的搭建,搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗效果。算子功能的详细介绍请参见清洗算子功能介绍。 图3 执行节点 用户配置算子后推荐增加、显示备注信息,用于团队其他成员快速了解算子编排。 图4 增加并显示备注信息 对于搭建满意的清洗流程,可以“发布模板”,后续
lookup("1+1"); 清理数据:删除缓存中的数据。例如,删除对应的缓存数据,可参考以下示例。 // 清理 cache.clear() 配置过期策略:设置缓存有效期,支持基于时间和大小的限制。 // 设置缓存数据10s 后过期 Cache cache = Caches.of(Caches
登录“我的凭证 > API凭证”页面,获取user name、domain name、project id。 由于Assistant当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图3 获取user name、domain name、project
在Token计算器中选择所需的模型,并输入文本内容后,单击“开始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题: 平台资源管理
描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如,盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。
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。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS,加入检索模块,提高模型回复的准确性、解决内容过期问题。
创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发套件 模型开发套件是盘古大模型的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。该套件具备模型管理、训练、评估、压缩、部署、推理和迁移等功能,支持模型的自动化评估,确保模型的高性能和可靠性。 通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模
是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发
推理资产不足,现有资源无法满足同时部署多个模型时,可以扩容模型推理资产。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中,单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4 扩容模型推理资产 不同类型的模型在部署时,做占用的推理资产数量存在差异,部署模型时所占的推理资产数量与模型类型关系如下。 表1 部署模型 模型类型
project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如,盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图3 查看盘古服务区域 图4 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。
服务列表”中选择需要调用的模型,并单击操作列的“调用路径”。 图2 服务概览页面 在弹窗中可获取对应模型的API请求地址。其中,路径选中部分即为模型的部署ID(deployment_id)。 图3 获取API请求地址 父主题: 附录
型相比,BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源(专属资源池)。如果不订购推理资产,可以使用订购的盘古模型进行训练,但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将
为什么微调后的模型,回答中会出现乱码 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,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。
为什么微调后的模型,回答会异常中断 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,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大