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在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前预测类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“气象 > 气象数据”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前气象类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
在“创建流通任务”页面,选择数据集模态,如“视频 > 仅视频”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集,单击“下一步”。 在“格式配置”选择发布格式。当前视频类数据集仅支持发布默认格式。 填写数据集名称、描述,设置数据集“资产可见性”,设置扩展信息后,单击“确定”执行数据集流通操作。
程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
发,全程0代码开发,极大降低大模型开发门槛。 功能强,Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能,并提供功能强大的插件配置,让Agent能力更强,更专业。 统一管,资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的
130 2024年11月发布的版本,支持4K序列长度推理,支持4个推理单元部署。 Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本,支持32K序列长度推理,支持8个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模
单击“下一步”,选择发布格式,填写名称,选择数据集可见性,单击“下一步”。 如果评测盘古大模型, 需要在流通数据集时,将数据集格式发布为“盘古格式”。 选择“资源配置”,并单击“确定”。待任务状态为“运行成功”后,单击“启动”,生成“发布数据集”。 父主题: 评测NLP大模型
数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即使只有少量样本,也可以达到良好的模型泛化性和鲁棒性,解决碎片化AI需求的问题。
选择标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项有所差异,可基于页面提示进行选择。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。
导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,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、压缩、部署、评测、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:
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。
是 TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config 是 TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表4 TaskInputDto 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 存储类型,取值为obs。 data 是
容,不会覆盖原始数据集,供标注人员参考,以提高标注效率。 单击“下一步”,可查看效果预览。 单击“下一步”,参考表1配置标注分配与审核。 表1 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。
最小值:1 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
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
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
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。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 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
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。
视频类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集,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 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传,所有视频可以放在多个文件夹