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Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,
调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计模型调用信息 父主题: 开发盘古NLP大模型
全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础,为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不
ocx、pptx、pdf等),方便导入至知识,为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示,帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性,确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者(具有一定代码开发经验的用户):
plugin_start,插件调用请求节点,表示调用插件的请求信息。 plugin_end,插件调用响应节点,表示调用插件的响应信息。 statistic_data,执行数据节点,包含本次调用的耗时信息。 summary_response,消息总结节点,包含本次调用的全量响应信息。 done,流式调用结束节点,表示流式响应结束。
注项。 设置标注项时,不同类型的数据文件对应的标注项也有所差异,可基于页面提示进行设置。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。 分配标注任务时,可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后,可以指定参与标注的人员。 标注任务可选择是否启用标注审核,
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面,可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估,可以单击右上角“继续评估”,评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题: 评估图片类数据集
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面,可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估,可以单击右上角“继续评估”,评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题: 评估文本类数据集
单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面,可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估,可以单击右上角“继续评估”,评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题: 评估视频类数据集
ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的入口进行管理,可以快速的掌握资产的使用情况、版本情况和溯源信息等。
模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多
AI模型生成标注内容,这些内容不会覆盖原始数据集,仅作为标注人员的参考,以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。 分配标注任务时,可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后,可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的视频Ca
模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多
选择需要进行压缩的模型,可使用来自资产的模型或任务的模型。 压缩策略 例如,可使用INT8压缩策略,同等QPS目标下,INT8可以降低推理显存占用。 基本信息 任务名称 模型压缩任务的名称。 描述 模型压缩任务的描述。 参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。 父主题: 开发盘古NLP大模型
来训练模型,从而提高预测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据,而不仅仅依赖于数值模型。 中期天气要素预测模型信息见表1。 表1 中期天气要素预测模型信息 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 中期天气要素预测模型 13层(1000hpa
AI模型生成标注内容,这些内容不会覆盖原始数据集,仅作为标注人员的参考,以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息,单击“完成创建”。 分配标注任务时,可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后,可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的图片Ca
通用文本(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求:
数据加工”,单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面,选择需要加工的视频类数据集,并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时,默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限,可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下
数据加工”,单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面,选择需要加工的气象类数据集,并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时,默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限,可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下
数据集标注场景介绍 数据标注概念 数据标注是数据工程中的关键步骤,旨在为无标签的数据集添加准确的标签,从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度,因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入,它还涉及对数据内容的理解和分类,以确保标签精准地反映数据的特征和用途。