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常能够实现最佳的模型性能,但需要消耗大量计算资源和时间,计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型, 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoin
指标说明见表2。 表2 模型效果评估指标说明 指标名称 说明 Loss 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。这里代表深海Loss和海表Loss的综合Loss。 一般来说,一个正常的Loss曲线应该是单调递减的,即随着训练的进行,Loss值不断减小,直到收敛到一个较小的值。
图12 配置文本翻译插件参数 配置“大模型”节点。 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“意图识别”的“其他”意图节点和该节点,连接该节点和“结束”节点,单击该节点进行配置。 在“参数配置”中,配置输入、输出参数。 在“模型配置”中,选择已经部署的NLP大模型并进行参数配置,在“提示词配置”中,配置提示词。
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、长链条的流程时可能会受到输入长度限制,难以有效处理较为复杂的工作流。
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性:
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。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型,可以对未来一段时间的天气和降水进行预测,全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测,不仅仅局限于某个地区。
准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
名、密钥来源参数名,以确保系统能够正确地提取和使用鉴权信息。 API Key:在调用API时提供一个唯一的API Key进行鉴权。 需填写密钥位置,即密钥是从Header中读取还是Query中读取。并设置API Key的密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 填写API的请求头信息,例如:
使用Postman调用API 在Postman中新建POST请求,并填入模型调用路径,详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。
训练资源、推理资源,支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产:模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型。 数据资源:数据通算单元适用于数据加工,用于正则类算子
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。 准备工作 请确保您
本案例中选择“区域中期海洋智能预测”。 部署模型 从资产中选择需要部署的模型。 部署区域中期海洋智能预测服务需要同时选择“区域中期海洋智能预测”和“全球中期海洋智能预测”两个模型。 部署方式 选择“云上部署”。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择
使用Postman调用API 在Postman中新建POST请求,并填入模型调用路径,详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。
整合历史观测数据和现代计算技术,提供一个完整、统一且高质量的气象数据记录,用于研究和分析气候及天气变化。再分析数据一般含多种气象特征,如温度、湿度和海平面气压等。其中,每个特征包含时间、经度、纬度等多个维度,通常采用NetCDF(.nc)、GRIB(.grib)和GRIB2(.g
高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并生成为“加工数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。
3254 The requested resource does not exist. 资源不存在。 请检查调用API时projectId和deploymentId是否填写正确。 PANGU.3259 NLP service status is not running or have
率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性,从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量,取值为2~10。 扰动类型 用于选择生成集合预报初始场的扰动类型,包括perlin加噪和CNOP加噪两种方式。 Peilin噪音通过对输入数据(比如空间坐
质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式,用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。
情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据格式:多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造,问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如,当前是第三轮对话,数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题,答案字段则为第
保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程包含的具体功能如下: 数据获取:数据获取是数据工程的第一步,支持将不同来源和格式的数据导入平台,并生成“原始数据集”。 支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。