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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。
提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、部署、推理等功能，通过高效的推理性能和跨平台迁移工具，模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型
导入数据至盘古平台 数据集是一组用于处理和分析的相关数据样本。存储在OBS服务中的数据或本地数据导入ModelArts Studio大模型开发平台后，将以数据集的形式进行统一管理。 用户将数据导入至平台后，这些数据会生成一个“原始数据集”，用于对导入的数据进行集中管理和进一步操作。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
图片类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建图片类数据集，创建时可导入图片、图片+Caption、图片+QA对三种类型的数据，具体格式要求详见表1。 表1 图片类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 图片 tar、图片目录 图片：支持jpg
为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 当您的目标任务是多轮问答，并且使用了多轮问答数据进行微调，微调后却发现多轮回答的效果不理想。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： 数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，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。
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别
发布视频类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
求。通过平台提供的数据发布功能，用户能够根据具体任务需求，灵活选择和定制数据发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续的模型训练和应用部署奠定坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持发布操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见发布文本类数据集。
全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮助开发者充分利用盘古大模型的功能。企业可以根据自己的需求选取合适的大模型相关服务和产品，方便地构建自己的模型和应用。
此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署，此模型版本仅支持预置模型版本，不支持SFT后模型版本做128K序列长度推理部署。 Pangu-NLP-N2-Base-20241030 - 此版本是2024年10月发布的百亿级
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
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。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期，提高资产管理效率。 管理模型资产 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
应用 功能介绍 通过调用创建好的应用API，输入问题，将得到应用执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversations/{conversation_id}
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 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。
为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 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
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 数据集最大100万个文件，单
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