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Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古预测大模型数据集流程见表2。 表2 盘古预测大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 发布预测类数据集
html 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 预训练文本 jsonl jsonl格式:text表示预训练所使用的文本数据,具体格式示例如下: {"text":"盘古大模型,是华为推出的盘古系列AI大模型,包括NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、科学计算大模型、预测大模型。"}
去噪处理:去除无关或异常值,减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量,使其能够有效地训练模型,并减少对模型性能的不利影响。 模型开发:模型开发是大模型项目中的核心阶段,通常包括以下步骤: 选择合适的模型:根据任务目标选择适当的模型。 模型训练:使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优
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。
预置指令。平台为用户提供了多种预置指令,便于用户执行合成任务。 自定义指令。平台支持编排用户自定义指令。自定义指令的创建详见创建自定义数据合成指令。 指令选择完成后,单击“确定”,并配置指令参数,包括“变量取值”、“保存至任务输出参数”、“模型选择”。 如图1,展示了预训练文本类数
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、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化
件类别。因此,城市政务场景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、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
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 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。 两种计费方式不能共存,只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题: 计费FAQ
应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择
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。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古CV大模型支持的具体操作: 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-
Gallery订阅的数据资产。 除了用户自行发布的数据集,平台还提供了从AI Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 登录ModelArts
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。
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。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古预测大模型支持的具体操作: 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-Predict-Table-Cla-2
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
知识库介绍 平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为应用提供自定义数据,并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档: 文本文档数据。支持上传常见文本格式,包括:txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分
访问范围。例如,您的员工中有负责软件开发的人员,您希望他们拥有接口的调用权限,但是不希望他们拥有训练模型或者访问训练数据的权限,那么您可以先创建一个IAM用户,并设置该用户在盘古平台中的角色,控制对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下,管理员创建的IAM用户(子用户)没有任何
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。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作: 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
jsonl格式的文件下载至本地。 导入应用。 单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面,单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的应用将在“工作台
模型在部署前,通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。 当前仅支持对NLP大模型进行压缩。 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”,单击界面右上角“创建压缩任务”。 在“创建压缩任务
jsonl格式的文件下载至本地。 导入插件。 单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面,单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的插件将在“工作台