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如下特征过滤: 待保留的词个数。 待保留的平均词长度。 段落结尾不完整句子过滤 按照句子的过滤粒度,自动识别段落结尾处的内容是否完整,如果不完整,则过滤。 广告数据过滤 按照句子的过滤粒度,删除文本中包含广告数据的句子。 QA对过滤 过滤包含以下情况的QA对: 问题不是string格式。
盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型,适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成,支持常见的聚合函数(如去重、计数、平均、最大、最小、合计)、分组、排序、比较、条件(逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。 与非专业大模型相比,专业大模型针对特定场
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
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NLP大模型-文本对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 文本对话 科学计算大模型-气象/降水模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 气象/降水模型 科学计算大模型-海洋模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 海洋模型 Agent开发-应用 创建好Age
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程
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。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endp
ERA5是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的全球气候的第五代大气再分析数据集,它覆盖从1940年1月至今的时间段,提供每小时的大气、陆地和海洋气候变量的估计值。 ERA5数据下载官方指导:https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/
过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。 图文去重 基于结构化图片去重 判断相同文本对应不同的图片数据是否超过阈值,如果超过则去重。
用户问题,作为运行Agent的输入。 响应参数 流式(Header中的stream参数为true) 状态码: 200 表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来,
态为“运行中”的模型名称,在“详情”页签,可获取模型调用路径,如图1。 图1 获取已部署模型的调用路径 获取预置服务的调用路径。在“预置服务”页签中,选择所需调用的科学计算大模型,单击“调用路径”,在“调用路径”弹窗可获取模型调用路径,如图2。 图2 获取预置服务的调用路径 使用Postman调用API
着深远的影响。它是重要的水资源,提供了大量的饮用水和灌溉水。同时,长江也是中国重要的内河航道,对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多,是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古
数据标准化:将数据转换为统一的格式或范围,特别是在处理数值型数据时(如归一化或标准化)。 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:
意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图:当用户请求翻译时,意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求,执行翻译节点分支,并给出正确的翻译结果。 如图1,当用户输入翻译类问题时,“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性,会对扰动本身做一定的评判,能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件,还可以用来评估预报结果的不确定性。
SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户): 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能,帮助用户在无需编写代码的情况下,
用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性:微调是对预训练模型的参数进行调整,使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于