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在“我的凭证”页面,获取项目ID(project_id),以及账号名、账号ID、IAM用户名和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。
性。 模型压缩:在模型部署前,进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平
在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 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“科学计算大模型”。
调试应用的步骤如下: 在页面右上角单击,参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型,不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署,步骤请参见创建NLP大模型部署任务。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输
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,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向
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
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
说明 步骤1:创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2:配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。 步骤3:添加预置插件 本样例场景实现应用的插件配置。 步骤4:配置对话体验 本样例场景实现应用的对话体验配置。 步骤5:调试应用 本样例场景实现应用的调试。 步骤1:创建应用
策略信息 策略名称 拥有细粒度权限/Action 权限描述 Pangu OBSWriteOnly obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:DeleteObject obs:object:DeleteObjectVersion obs:object:PutObject
左侧导航窗格中,选择“用户”页签,单击右上方的“创建用户”。 图6 创建用户 配置用户基本信息,单击“下一步”。 配置用户信息时,需要勾选“编程访问”,如果未勾选此项,会导致IAM用户无法使用盘古服务API、SDK。 图7 配置用户基本信息 将用户添加至创建用户组步骤中创建的用户组,单击“创建用户”,完成IAM用户的创建。
U:U风 V:V风 MLSP:海平面气压 U10:10米U风,经度方向 V10:10米V风,纬度方向 T2M:2米温度 PRECIP6:过去6h累计降水 PRECIP24:过去24h累计降水 1、3、6、24小时 0.25°*0.25° 全球 响应参数 状态码: 201 表9 响应Body参数
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。
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
文本翻译失效 可能原因:如图3,提问器节点的Prompt指令配置有误,指令中的参数与节点配置的输出参数不对应。 图3 提问器节点配置错误示例 解决方法:按照图4,正确配置提问器节点的指令,配置正确后的试运行效果如图5。 图4 提问器节点配置正确示例 图5 试运行效果 父主题: 低代码构建多语言文本翻译工作流
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。
在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。 缺点:大模型在面对复杂的、长链条的流程
密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属Re
过微调之后,才可支持推理部署。 Pangu-NLP-N2-Chat-32K-20241030 32K 2024年10月发布版本,支持8K序列长度训练,4K/32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,4个推理单元即可部署。此模型版本差异化支持预训练特性、INT8量化特性。
使用API调用科学计算大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用API调用科学计算大模型。 获取调用路径 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。 获取调用路径。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”。 获取已部署模型的调用路径。在“我的服
"right_wrist", "left_hip", "right_hip", "left_knee", "right_knee"