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ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表6 TaskOutputDto 参数
插件服务的请求方式,POST或GET。 鉴权校验 插件服务的鉴权方式,支持以下三种: 无需鉴权:不使用鉴权时会存在安全风险。 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
步”。 在“文件类型”页面,选择文件类型。 导入文本文档数据。支持上传txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式的文本文档,要求单个文件不超过10M。 导入表格数据。支持上传xlsx、xls、csv格式的表格数据,要求单个文件不超过10M。 单击“点此上传”上传本地文
200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型
介绍请参见表2。 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测大模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1,数值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值
用,快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能,支持用户存储和管理数据,并与AI应用进行互动。支持多种格式的本地文档(如docx、pptx、pdf等),方便导入至知识,为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析Agent执
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。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定
要素: 指令:希望模型执行的特定任务或指令,如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。 提示词所需的格式取决于您希望语言模型完成的任务类型,并非所有以上要素都是必须的。
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对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
到收敛到一个较小的值。 频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时,对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值,权重是每个类别在数据集中出现的频率。这个指标用来衡量模型在各个类别上的总体性能,数值越高,表明模型性能越好。 平均精度 平均精度用于衡量模型在不同类别上的检测准确率。数值越高,表明模型性能越好。
nction或者API通过配置方式快速创建为一个插件,并供Agent调用。 自定义知识库:平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为AI应用提供自定义数据,并与之进行互动。多种格式的本地文档(支持docx、pptx、pdf等)都可以导入至知识库。 灵活的工作流设计:平台提供灵活
表4 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,执行Agent的消息以流式形式返回。 生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型
景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型,依赖专家经验进行算法参数调优,最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流,将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力,即
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好
预付费,按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费,根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长,时长精确到秒。 数据通算服务 按需计费 通算单元 后付费,根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长,时长精确到秒。 数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费,按照订单的购买周期结算
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本