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创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求,但未处理完成。 203 Non-Authoritative Information 非授权信息,请求成功。 204 No Content 请求完全成功,同时HTTP响应不包含响应体。 在响应OPTIONS方法的HTTP请求时返回此状态码。
配置服务访问授权 配置OBS访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务(Object Storage 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
不可见字符,比如U+0000-U+001F 表情符六 网页标签符号<p> 特殊符号,比如● █ ◆ 乱码和无意义的字符����� 图片类加工算子能力清单 表2 图片类加工算子功能表 算子分类 算子名称 算子描述 数据过滤 图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。 图片去重 通过把图片结构化处理后,过滤重复的图片/图文对数据。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确、更有针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开
大模型开发基本流程介绍 大模型(Large 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。
计费概述 关于盘古大模型的详细费用信息,敬请咨询华为云售前咨询,我们将为您提供专业的解答和支持。 通过阅读本文,您可以快速了解盘古大模型的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 盘古大模型提供包周期计费、按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。关于计费模式的详细介绍请参见计费模式。
创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中海洋类模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发
选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注任务可选择是否启用标注审核,可设置多人审核,详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式:
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页,选择发布格式,单击“下一步”。当前支持默认格式、盘古格式、自定义格式: “默认格式”为数据工程功能支持的原始格式。 “盘古格式”为使用盘古大模型训练或评测时所需要使用的数据格式。 “自定义格式”可以通过自定义格式转换脚本,将数据集转化为
发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页,选择发布格式,单击“下一步”。当前支持默认格式、盘古格式、自定义格式: “默认格式”为数据工程功能支持的原始格式。 “盘古格式”为使用盘古大模型训练或评测时所需要使用的数据格式。 “自定义格式”可以通过自定义格式转换脚本,将数据集转化为
选择“全部标注”:要求标注人员需要对全部的数据进行人工标注后才可提交标注结果。 选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 标注任务可选择是否启用标注审核,可设置多人审核,详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式:
数据工程常见报错与解决方案 数据工程常见报错及解决方案请详见表1。 表1 数据工程常见报错与解决方案 功能模块 常见报错 解决方案 数据获取 File format mismatch, require [{0}]. 请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。
上线原始数据集 在正式发布数据集前,需要执行上线操作。 上线原始数据集 加工数据集 创建文本类数据集加工任务 数据集中若存在异常数据,可通过数据集加工功能去除异常字符、表情符号、个人敏感内容等。 说明: 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集。 若数据类型为文档、网页,则加工数据集为必选项,否则为可选项。
使用规则构建的优点是快速且成本低,缺点是数据多样性较低。 基于大模型的数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)来获取有监督场景。一个比较常见的方法是,将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片,让模型基于这个片段生成问答对,再将段落、问题和
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
在正式发布数据集前,需要执行上线操作。 上线原始数据集 加工数据集(可选) 创建气象类数据集加工任务 数据集中若存在异常数据,可通过数据集加工功能去除异常字符、表情符号、个人敏感内容等。 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的数据集 对加工后的数据集执行上线操作。 上线加工后的文本类数据集
设置背景及人设 背景: 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