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使用数据工程构建数据集 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 发布数据集 数据工程常见报错与解决方案
开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台介绍 编排与调用应用 编排与调用工作流 创建与管理插件 创建与管理知识库 Agent开发常见报错与解决方案
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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。
插件服务的鉴权方式,支持以下三种: 无需鉴权:不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权:通过验证用户身份来控制对个人数据的访问,通常使用Header或Query中的密钥参数(如Token)进行鉴权,适用于需要权限控制的场景,安全性较高。 API Key鉴权:通过唯一的API Key来认
Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面,获取“
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。
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化
为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
资源到期了如何续费 包年/包月方式购买的资源到期后,请在平台订购管理页面进行续订操作。具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。
到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求U
错误码 当您调用API时,如果遇到“APIGW”开头的错误码,请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码,请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
的xxx文档”。 例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AppCode认证 当用户部署
签和评分等加工处理。针对不同类型的数据集,平台提供了专用的清洗算子以及支持用户创建自定义算子实现个性化的数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据以满足业务需求和模型训练的要求。用户还可以灵活地调整算子编排顺序以及自定义清洗模板,有效提升数据清洗效率并支持大规模数据处理,确保生成的数据集符合训练的标准。