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Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 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、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外,该功能还提
不受其他空间的影响,从而保障数据和资源的隔离性与安全性。用户可以根据需求灵活划分工作空间,实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源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
始输出,与大模型组件相连的后序组件可以直接引用该输出。 类型 输出参数的类型,当前可选类型只有String。 描述 对于该输出参数的描述。 如下场景时,可以通过配置输出参数来解析大模型组件的输出: 当大模型组件的输出为json格式的数据时,可以通过配置输出参数来解析出json中对
创建NLP大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“NLP大模
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对,以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个,达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
如何将本地的数据上传至平台 ModelArts Studio平台支持从OBS服务导入数据。您可以将本地数据上传至OBS(对象存储服务),然后通过平台提供的“数据导入”功能,将存储在OBS中的数据导入至平台进行使用。 具体操作步骤如下: 上传数据至OBS:将本地数据上传至OBS服务,请详见通过控制台快速使用OBS。
创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“科学计算大模型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。
ent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。Agent会根据LLM对提示词的理解,来选择使用插件或知识库,响应用户问题。因此,一个好的提示词可以让LLM更好的理解并执行任务,Agent效果与提示词息息相关。 在应用详情页面的“Prompt builder”模块中,需要填入promp
涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节,帮助用户高效构建高质量的训练数据集,推动AI应用的成功落地。具体功能如下: 数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio大模型开发平台,支持的数据类型包括文本、图片、视频、气象、预测数据以及用户自定义的
当数据集中存在异常数据、噪声数据、或不符合分析需求的数据时,可以通过加工数据集进行处理,包括但不限于数据提取、过滤、转换、打标签等操作。 上线加工后的数据集 对加工后的数据集执行上线操作。 标注数据集(可选) 创建数据集标注任务 创建数据集标注任务,并对数据集执行标注操作,标注后的数据可以用于模型训练。 审核数据集标注结果
简单的配置即可创建属于自己的Agent应用。 对于“低码”开发者(有一定代码开发经验),可以通过工作流方式,适当编写一定代码,来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用,开发者也可以灵活组合各个组件,包含LLM、自定义代码、分支等组件,通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。
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,也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息,确保数据的使用合法合规,并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息,可以追溯数据的来源,
发布视频类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布气象类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
上线标注后的文本类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后,需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
上线标注后的视频类数据集 数据集标注完成并且审核无问题后,需要对该数据集执行上线操作。上线后的数据集可以用于后续的数据评估、发布任务。 上线标注后的数据集步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布其他类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测
过这些格式的转换,用户可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。 灵活的定制化服务:对于文本类、图片类数据集,用户自定义数据格式,用户可以使用脚本灵活调整数据格式,以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率:通过发布符合标准的数据集,用户可以大幅提升数据的处理效率