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科技行业公司的最大利润和市值是多少? 科技行业公司的最小利润和市值是多少? 科技行业公司的中位利润和市值是多少? 科技行业公司的总利润和市值是多少? … 来源四:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,再基于大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模
训练预测大模型时,所需的数据通常为表格格式,即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下: 行:每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列,并且顺序相同,这些行通常按照某种特定顺序排列。 列:每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致,不同列可以具有不同的数据类型。 顺序:表格中的行通常按照特定顺序排列。
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型
在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并自动调
用户级鉴权:通过验证用户身份来控制对个人数据的访问,通常使用Header或Query中的密钥参数(如Token)进行鉴权,适用于需要权限控制的场景,安全性较高。 API Key鉴权:通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限,可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。
在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 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
应用调试成功后,可以使用API调用该应用。 获取调用路径 应用的调用路径获取步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 应用”页面,单击所需应用的“ > 调用路径”。 图1 获取应用调用路径-1
盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
添加知识库后,可在“知识库”中查看当前已添加的知识库。 图9 已添加知识库 步骤6:配置对话体验 应用支持配置对话体验功能,该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验,包括开场白、推荐问题与追问。 开场白:开场白是用户与应用进行首次交互时,应用主动向用户展示的一段内容。 推荐问题:推荐问题是用户首次与应用互动时,应用主动展示的一些问题或话题建议。
在“导入”页面,单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的插件将在“工作台 > 插件”页面中展示。 父主题: 创建与管理插件
在“导出应用”页面选择应用,单击“导出”。应用将以一个jsonl格式的文件下载至本地。 导入应用。 单击页面右上角“导入”。 在“导入”页面,单击“选择文件”选择需要导入的jsonl文件。 选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。
数据集的整体质量。 数据发布:平台提供了数据评估、数据配比、数据流通的发布操作,旨在通过数据质量评估与合理的比例组合,确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求,并促进数据的高效流通与应用。 数据评估:数据评估通过对数据集进行系统的质量检查,依据评估标准评估数据的多个维度,旨在发现潜在问题并加以解决。
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、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和
Agent开发平台的工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点,包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时,每个节点需要配置不同的参数,如输入和输出参数等,开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点,实现复杂业务流程的编排,从而快速构建应用。
平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为应用提供自定义数据,并与之进行互动。 知识库支持导入以下格式的本地文档: 文本文档数据。支持上传常见文本格式,包括:txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式。 表格数据。支持上传常见的表格文件格式,便于管理和分析结构化数据,包括:xlsx、xls、csv格式。
上传完成后,单击“确定”,完成知识库的创建。 知识库创建完成后,如果想在当前知识库中继续上传文件,可单击该知识库进入详情页面,再单击右上角“继续上传”,上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最
描述:对于该输出参数的描述。 输出格式:支持输出的格式包括文本、Markdown、JSON。 模型配置 模型选择 选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值,核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。
发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。
在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如导入、合成等操作。 在“操作记录”页签可以查看数据集所经历的操作及状态等信息。 单击操作列的“删除”,可删除不需要的数据集。 如果需要恢复删除的数据集,可单击右上角“显示已删除数据”,被删除的数据集将在列表显示,可将数据集恢复。 如果需要彻底删除
发布训练后的CV大模型 CV大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。