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单击“数据治理 > 标签管理 > 标签查询”,进入标签查询页面。 勾选指标类型,并过滤需要打标签的指标,如图1所示。 图1 过滤指标 在过滤后的指标列表中,单击对应指标所在行“操作”列的“关联标签”。 勾选对应的标签,单击“更新”。 父主题: 管理指标仓库
大模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":
使小幅度下降的异常不告警,针对阈值线过紧的情况,图1的异常通过敏感度调节不了,因为阈值线相对是合理的 配置count_threshold参数,如果不关注请求量很少的异常,可以配置该参数,建议非必要情况下不要配置该参数,可能会出现遗漏告警的情况。 毛刺告警 两三个显著的毛刺点异常,如图2所示。
我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗? 用户个人创建的数据集是属于个人账号下的专属数据,未经本人许可不会被其他人员查看到,且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题: AI原生应用引擎
在监控服务快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征,对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度,则认为发生异常,会生成告警并上报至告警系统。 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式。MPPDB数据库
动态阈值会通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库,MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式。MPPDB数据库
同时,您可以体验平台预置的Agent,享受AI带来的便利和乐趣。 数据管理 除平台预置的数据集外,同时还支持创建知识数据集和微调数据集。丰富的知识数据集及强大的索引配置是构建专业化、结构化知识库的基础;微调数据集是模型微调的基础,通过在微调数据集上进行训练,您可以获得改进后的新模型以适应特定任务。
为“已完成”的微调任务所在行的“操作”列“更多 > 删除”,删除不需要的微调任务。 停用或删除不需要的模型服务 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务”。 在“我的模型服务 > 我部署的”页面的服务列表中,单击目标模型服务所在行的“操作”列的“停用”或“更多
模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心预置的部分模型作
对创建的提示语进行优化 提示语优化是针对提示语进行结构、排版、内容等维度进行优化和改进,将大模型的输入限定在了一个特定的范围之中,进而更好地控制模型的输出。通过提供清晰和具体的指令,引导模型输出并生成高相关、高准确且高质量的文本对答内容,属于自然语言处理领域突破的重要技术,可以提
云上应用开发和管理 痛点 各种技术飞跃式进步,令人眼花缭乱,很多企业被动式的堆砌。 选择产品和解决方案时,缺乏全面视角和评估能力,缺少持续严谨性。 企业在新技术面前缺乏系统性的规划、设计和持续集成能力,只能进行孤岛式的局部创新。 运维保障任务需耗费团队大部分的时间与精力。 优势 面向应
一个通过Docker镜像创建的运行实例,一个节点可运行多个容器。容器的实质是进程,但与直接在宿主执行的进程不同,容器进程运行于属于自己的独立的命名空间。 kubernetes kubernetes是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单
镜像名称 用于标识环境配置的镜像。 镜像版本 用于区分一个镜像库中不同的镜像文件所使用的标签。 资源规格 指根据不同的环境类型和用途,对服务器的 CPU 、内存、数据盘等硬件资源进行合理分配和管理的过程。例如,开发环境的资源规格可能会比生产环境的小,而性能测试环境的资源规格可能会更大,以满足其对硬件资源的需求。
务持续稳定运行的重要手段。 告警 告警是监控系统的响应组件,它根据指标值的变化按照既定的策略执行响应操作,其主要目的是引起人们对系统当前状态的关注。告警定义包含基于指标的条件或阈值以及当指标值达到或超出定义条件时要执行的操作。 告警通知 告警的通知在所有的告警处理的链路结束以后才
合规的遵从。 云原生架构实现了99.995%的多Region容灾及业务高可用能力,构建了全流程的DevOps工具链与开发平台。 实现了应用开发的敏捷化、发布的灰度化、以及运营的互联网模式化。 面向消费者业务,以丰富的10+中台能力,支撑全球500+万全球开发者,经过众多开发者验证的优秀实践。
AI原生应用引擎 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗? 模型微调任务一直在等待中是什么原因? 大模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗? AI原生应用引擎中预置了哪些提示语? AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取?
登录AI原生应用引擎,在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我部署的”,model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 租户接入模型服务 登录AI原生应用引擎,在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我接入的”,model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 frequency_penalty
告警定义名称 自定义告警定义的名称。 级别 选择该规则生成告警的级别。 告警类型 选择告警类型,上报的告警会显示类型信息,可根据类型筛选查看告警。 指标 选择在指标仓库已创建的指标,创建指标请参见在运维中心指标仓库创建指标。 维度列表 来自于指标的逻辑实体上的维度,选择异常检测需要对哪些维度做检测。
用户需对自己上传文件的安全风险负责,开发中心不对用户自己上传的文件做任何处理。 插件标签(可选) 对插件的某项特征进行的抽象分类和概括,其值(标签值)具备可分类性,用来描述或标记标签的关键词或短语,帮助用户快速地找到相关的插件信息。 单击“确定”。 新添加的插件显示在“插件管理”
纳堡垒机参数说明 参数名称 参数说明 部门 选择需要纳管的部门,可选部门为在业务控制台已创建的部门。 产品 选择需要纳管的产品,可选产品为在业务控制台已创建的产品。 服务 选择需要纳管的服务,可选服务为在业务控制台已创建的服务。 环境 选择环境,为服务下的环境绑定堡垒机。 一个环境只能绑定一个堡