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但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 Not Fou 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405 Method Not Allowed 请求中带有该资源不支持的方法。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。
dk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency>
单击“确认”。 图2 选择导入的数据 数据集信息设置完成后,填写“数据集名称”和“描述”,并设置“拓展信息”。 拓展信息包括“标签设置”与“数据版权”: 标签设置。通过标签设置,可以给数据集添加行业、语言、标签信息。 数据版权设置。训练模型的数据集除用户自行构建外,也可能会使用开
如果需要模型以某个人设形象回答问题,可以将role参数设置为system。不使用人设时,可设置为user。在一次会话请求中,人设只需要设置一次。 content 是 String 对话的内容,可以是任意文本,单位token。 设置多轮对话时,message中content个数不能超过20。
表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量,包括10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压,没有选择的变量推理结果将不输出。 高空变量 设置高空变量参数,包括:4个表面层特征(10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压),13高空层次(1000、925、850、700、6
并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学
提示词写作实践 提示词工程介绍 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。
图2 标注管理 在“创建标注任务”页面选择需要标注的加工后的文本类数据集,并设置标注项。 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
后的视频类数据集,并设置标注项。 当选择“视频Caption”标注项时,可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助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”。
后的图片类数据集,并设置标注项。 当选择“图片Caption”标注项时,可以设置使用AI大模型对数据集进行预标注。启动预标注将会借助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”。
洋要素预测的微调是在已有模型上添加最新数据,不改变模型结构参数或引入新要素,以适应数据更新需求。 在实际流程中,通过设定训练指标对模型进行监控,以确保效果符合预期。在微调后,评估用户模型,并进行最终优化,确认其满足业务需求后,进行部署和调用,以便实际应用。 科学计算大模型选择建议
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大
单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中,用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大
数据过滤阶段可以设置多种过滤属性,对视频数据集进行筛选。例如,过滤掉数据集中低于360分辨率的视频。 如不需要进行数据过滤可直接单击“下一步”跳过该操作。 图3 数据过滤 当前视频类数据集仅支持发布默认格式,选择好数据集的发布格式后,单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性
务的授权”弹窗选中授权,并单击“确认授权”。 图1 配置OBS访问授权提示 图2 配置OBS访问授权方式1 方式2:单击首页右上角“设置”,在“设置 > 授权管理”页签中,单击“一键授权”。 图3 配置OBS访问授权方式2 父主题: 准备工作
通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。 父主题: 安全
图2 创建其他类数据集发布任务 当前其他类数据集仅支持发布默认格式,选择好数据集的发布格式后,单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性”,填写数据集名称、描述,设置扩展信息后,单击“确认发布”进行数据集发布操作。发布后的数据集支持重新发布和删除操作。 发布后的数据集会作为当前空间的数据资产同步显示在“空间资产