检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
通过VPN和云连接构建跨境网络连接 方案概述 资源和成本规划 实施步骤(手动) 父主题: 站点入云VPN经典版
数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中,数据评估是确保数据质量的关键步骤,直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确性,并增强模型在实际应用中的可靠性与稳定性。因此,数据
是否可以通过VPN实现跨境访问网站? 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景,即站点与站点互通(site to site)。 父主题: 产品咨询
是否可以通过VPN实现跨境访问网站? 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景,即站点与站点互通(site to site)。 父主题: 组网与使用场景
是否可以通过VPN实现跨境访问网站? 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景,即站点与站点互通(site to site)。 父主题: 热点问题
是否可以通过VPN实现跨境访问网站? 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景,即站点与站点互通(site to site)。 父主题: 产品咨询
是否可以通过VPN实现跨境访问网站? 不可以。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景,即站点与站点互通(site to site)。 父主题: 热点问题
是否可以通过VPN实现跨境访问网站? 您咨询的场景不属于此范畴。 VPN实现的是将云上的VPC子网和用户侧数据中心的IDC网络打通的场景,即站点与站点互通(site to site)。 父主题: 组网与使用场景
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。请参考OBS数据保
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
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
Service,简称OBS)进行数据存储,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作,需要用户配置访问OBS服务的权限。 登录ModelArts Studio大模型开发平台首页。 配置OBS访问授权。 方式1:在首页顶部单击“此处”,在“获取依赖服务的授权”弹窗选中授权,并单击“确认授权”。
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;
t执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示,帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性,确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者(具有一定代码开发经验的用户): 基于上述功能,平台还提供了灵活的工作流设计功能,支持用户编写少量代码来构建逻辑复杂、稳定性要求高的Agent应用
为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增
灵活的工作流设计:平台提供灵活的工作流设计,用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。 支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流,创建一个应用。 全链路信息调测评估:平台提供对Agent执行过程的全链路信息观测与调试调优,通过对信息的分层分析
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
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或
训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。
如何查看预置模型的历史版本 ModelArts Studio平台支持查看预置模型的多个历史版本,并提供对历史版本进行训练等操作的功能。您还可以查看每个版本的操作记录、状态以及其他基础信息。 要查看预置模型的历史版本,您可以按照以下步骤操作: 进入平台的“空间资产 > 模型 > 预置”页面。
数据标注是数据工程中的关键步骤,旨在为无标签的数据集添加准确的标签,从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度,因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入,它还涉及对数据内容的理解和分类,以确保标签精准地反映数据的特征和用途。 为了
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。
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制
提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以便简
、预测数据以及用户自定义的其他类型数据。平台提供灵活的数据接入方式,确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工:平台提供强大的数据加工功能,涵盖数据清洗、过滤等操作,确保原始数据满足业务需求和模型训练的要求。针对不同类型的数据集,平台提供了专用的加工算子,有效提升数据质
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 在ModelArts
视频鉴黄评分 对视频的涉黄程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥50分的视频可视为涉黄视频。 视频暴恐评分 对视频的暴恐程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥50分的视频可视为暴恐视频。 视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0