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标变量)。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 该模型属于异常检测模型,用于识别数据集中的异常或离群点,常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业:进行设备故障检测,例如监控设备运行数据,识别异常行为,防止设备故障。 电力行业:进行电网异常检测,例如监控电
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 Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。
典型问题 在构建和运行多语言文本翻译工作流时,可能会遇到的常见典型问题如下: 问题一:文本翻译插件运行失败,报错信息如图1。 图1 文本翻译插件运行失败 可能原因:调用文本翻译API的Token错误或失效。 解决方法:参考创建多语言文本翻译插件,重新获取Token并进行试运行。
的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。 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,涵盖模型训练、压缩、部署、评测、调用等功能,保障模型的高效应用。
答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服,可以处理更多的客户咨询,且响应速度快;降低运营成本:企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求;个性化服务:基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好,提供更加个性化的服务。
盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
据模型可处理最大Token长度,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。 此外,不同类型的NLP大模型在训练过程中,读取中文、英文内容时,字符长度转换为Token长度的转换比有所不同,详见表2。 表1 不同系列NLP大模型对处理文本的长度差异 模型名称 可处理最大Token长度
为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/caltokens 表1
的文本数据;如果是计算机视觉任务,则需要图像或视频数据。 数据预处理:数据预处理是数据准备过程中的重要环节,旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括: 去除重复数据:确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值:填充数据中的缺失部分,常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。
batch_size:每个训练步骤中使用的样本数量。 sequence:每个数据样本中的Token数量。 数据预处理并发个数 定义了在预处理数据时,能够同时处理文件的并行进程数量。设定这个参数的主要目的是通过并发处理来加速数据预处理,从而提升训练效率。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 资源配置 训练单元
预测的准确性。 提升数据处理效率 通过平台提供的自动化加工功能,用户可以高效完成大规模数据的预处理工作,减少人工干预,提升数据处理的一致性和效率,确保整个数据工程流程的顺畅运行。 总体而言,数据加工不仅提升了数据处理的效率,还可通过优化数据质量和针对性处理,支持高效的模型训练。通
大模型微调训练类问题 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 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
创建多语言文本翻译插件 准备工作 提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台,切换区域至华北-北京四,在“总览”页面下方开通“文本翻译”服务。 图1 开通文本翻译服务 操作流程 创建多语言文本翻译插件的流程见表1。 表1 创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions)
加工数据集 清洗数据集 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上
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。 用户将存储在OBS服务中的数据导入至ModelArts Studio大模型开发平台后,将生成“原始数据集”被平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 创建导入任务 创建导入任务前,请先按照数据集格式要求提前准备数据。
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平
Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集,该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术,重新处理历史观测数据,生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围,也可以针对特定区域,旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再分析数据为二进制格式,具体格式要求详见表1。
训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"],默认设置为[],表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征,使模型能够处理这些特征。 非特征列 列出不需要输入到模型中的特