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附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。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: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。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: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场
130 2024年11月发布的版本,支持4K序列长度推理,支持4个推理单元部署。 Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本,支持32K序列长度推理,支持8个推理单元部署。 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
程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
布的模型,所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录,还可以执行模型的进一步操作,包括训练、压缩、部署等。此外,平台支持导出和导入盘古大模型的功能,使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点,便于模型资源共享。 父主题: 管理盘古大模型空间资产
插件请求信息,包括以下两个元素: name,插件名 arguments,插件入参名 请求示例 流式(Header中的stream参数为true) POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversati
要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px,关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件,需要保证训练集图片和测试部署时的图片保持一致。 构建CV大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程构建盘古CV大模型数据集流程见表2。
型训练要求。通过平台提供的数据发布功能,用户能够根据具体任务需求,灵活选择数据发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型 数据类型 数据评估 数据配比 数据流通
本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 1024 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以