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{query-string} 表1 请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议,当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path 资源路径,即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string
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。
U:U风 V:V风 MLSP:海平面气压 U10:10米U风,经度方向 V10:10米V风,纬度方向 T2M:2米温度 PRECIP6:过去6h累计降水 PRECIP24:过去24h累计降水 1、3、6、24小时 0.25°*0.25° 全球 响应参数 状态码: 201 表9 响应Body参数
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。
单击画布中的开始节点以打开节点配置页面。 开始节点的参数默认已配置,不支持修改开始节点的参数。 图1 开始节点配置图 步骤3:配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力,可在节点中配置已部署的模型,用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点,若无需配置,可跳过该步骤。
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。
对预置的模型资产执行以下操作: 查看模型历史版本。在“版本列表”页面,可查看模型的各个版本。 训练、压缩、部署操作。在“版本列表”页面,可对不同版本模型执行训练、压缩或部署操作。单击相应按钮,将跳转至相关操作页面。 查看操作记录。在“操作记录”页面,可查看当前模型的操作记录。 单
n,请求头为{"Content-Type":"application/json"},单击“下一步”。 图7 配置插件信息 配置参数信息,如图8。 图8 配置参数信息 配置完成后,单击“确定”,完成多语种翻译插件的创建。 父主题: 附录
性。 模型压缩:在模型部署前,进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型,能够有效减少推理过程中的显存占用,节省推理资源,同时提高计算速度。当前,平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署:平台提供了一键式模型部署功能,用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平
调试应用的步骤如下: 在页面右上角单击,参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型,不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署,步骤请参见创建NLP大模型部署任务。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值: 精确的:模型的输
adamw是一种改进的Adam优化器,增加了权重衰减机制,有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”,则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”,则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒
用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置,确保每个用户在其指定的工作空间内,拥有合适的访问与操作权限
于预设的分类标签,能够灵活地记录视频中一些更复杂的内容。 图3 文本描述示例-视频片段描述 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。
这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTPS的新版本协议。 200 OK 服务器已成功处理了请求。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求,但未处理完成。
在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。 缺点:大模型在面对复杂的、长链条的流程
组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。 工作流方式主要面向
在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”,完成参数配置。 图6 意图识别节点参数配置 配置“提示器”节点。 鼠标拖动左侧“提问器”节点至编排页面,并连接“意图识别”的“文本翻译”意图节点与该节点,单击该节点进行配置。 在“参数配置”中,配置输入参数,如图7。 图7 配置输入参数 配置输出参数。如图8,单击“引用插件
查看CV大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 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 > 模型部署”,完成创建CV大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署任务详情,具体步骤如下: 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 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。
查看预测大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以查看大模型部署的任务详情,具体步骤如下: 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 > 模型部署”,完成创建预测大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。