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针对调用的大模型,平台提供了统一的管理功能。 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。 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用总数、调用失败的次数、调用
工作空间功能旨在为用户提供灵活、高效的资产管理与协作方式。平台支持用户根据业务需求或团队结构,自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离,确保资产的安全性和操作的独立性,有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景,如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求,划分出
型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以
在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置,确保每个用户在其指定的工作空间内,拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式,既保证了数据的安全性,又提高了资源的高效利用。 在
ss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。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。
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格、格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提示词设
直到达到所需的标注粒度。如图2,首先标注视频中的“大类别”(如“动物”),然后根据该大类别进一步细分为多个子类。这种方式可以更精细地表示视频中涉及的不同对象或情境。 图2 多层级分类示例-声音分类 文本描述:如图3,文本描述允许标注者以文字的形式为视频片段提供更详细的说明或描述。
示例如下: 去除“参考文献”以及之后的内容:\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容,去除“0 引言”之前的内容,引言之前的内容与知识无关:[\s\S]{0,10000}0 引言 针对pdf的内容,去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容:[\s\S]{0,10000}
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,需要根据业务需求收集相关的原始数据,确保数据的覆盖面和多样性。例如
包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择: 对于长时间且稳定的业务需求,包年/包月模式通常更划算,因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求,按需计费模式则更为合适,因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。 父主题: 计费FAQ
模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成
登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”分页,单击“创建空间”。 填写空间名称、描述,单击“确认”,完成空间的创建。 图1 创建空间 单击创建好的空间,进入ModelArts Studio大模型开发平台。 如果用户具备多个空间的访问权限,可在页面左上角单击切换空间。 图2
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。
模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的,如果您需要进行范围约束,或加强模型对已有信息的理解,可以进行提示:“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”,或者可以说明已有的信息是什么领域的信息,比
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FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,
少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现功能使用权限和资产的权限隔离,可以为不同员工配置相应的角色,以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统
生成的内容结尾必须要引导观众购买; 6.生成的内容必须紧扣产品本身,突出产品的特点,不能出现不相关的内容; 7.生成的内容必须完整,必须涵盖产品介绍中的每个关键点,不能丢失任何有价值的细节; 8.生成的内容必须符合客观事实,不能存在事实性错误; 9.生成的内容必须语言通顺; 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样;
方面进行考虑: 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取,说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料,因此具有一定的理解能力。这时,通过调整提示词通常可以有效引导模型生成合理的回答。 例如,对于一些常见的问答场景(如常见百科问题