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盘古推理SDK简介 推理SDK概述 盘古大模型推理SDK是对REST API进行的封装,通过该SDK可以处理用户的输入,生成模型的回复,从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先
计费项 盘古大模型分为模型订阅服务、训练服务和推理服务三个收费项。 模型订阅服务按照订阅时长计费,提供3个月与1年两种周期供客户选择,自支付完成开始计费。 数据智算服务、数据通算服务、数据托管服务按服务的单元数量和时长计费,时长精确到秒。 模型训练服务按服务的单元数量和时长计费,时长精确到秒
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅服务、数据托管服务、推理服务默认采用包周期计费,数据智算服务、数据通算服务、训练服务默认采用按需计费。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
续费 包周期服务到期后,您可以通过手动续费来延长服务的有效期。 包周期服务到期后,如果在保留期结束前未完成续费,后续则不能再对已过保留期的服务进行续费操作,需重新购买对应的服务。
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护
什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台,盘古NLP、科学计算模型能力通过ModelArts Studio
功能总览 功能总览 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
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服
ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计,
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集,创建时可导入多种形式的数据,具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 数据集最大100万个文件,单文件最大
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 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
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式,即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式,即费用根据服务实际消耗量计费,系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
停止计费 包周期服务到期后,保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下,若账户欠费,保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值,数据将被删除且无法恢复。
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如下图所示,一个请求主要由请求
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值
约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同,具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求,例如NLP大模型,请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和
管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型,但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时,可选择全量升级或滚动升级两种方式
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头