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评测NLP大模型 创建NLP大模型评测数据集 创建NLP大模型评测任务 查看NLP大模型评测报告 管理NLP大模型评测任务 父主题: 开发盘古NLP大模型
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
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创建与管理知识库 知识库介绍 创建知识库 管理知识库 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥
插件配置,对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式(Header中的stream参数为true) 状态码: 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
不同来源和格式的数据导入平台。 支持的接入方式:通过OBS服务导入数据。 支持的数据类型:文本、图片、视频、气象、预测、其他。 自定义格式:用户可以根据业务需求上传自定义格式的数据,提升数据获取的灵活性和可扩展性。 通过这些功能,用户可以轻松将大量数据导入平台,为后续的数据加工和模型训练等操作做好准备。
答设置为符合要求的段落。 扩写:根据段落的其中一句或者一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“以下是一篇文章的某个句子:xxx/某个段落:xxx。请根据以上的句子/段落,扩写成一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。
获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下: 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。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 工作流”页面,单击所需工作流的“ > 调用路径”。 图1
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
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。
预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。 用户自行发布的模型。 用户可以将训练完成的模型发布为模型资产。发布的模型支持查看详细信息、编辑属性、删除、导出、导入等操作。 管理模型资产 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。 在左侧导航栏中选择“空间资产
合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 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。
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。
Key鉴权:通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限,可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值,安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明,敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP服务,或不增加鉴权方式可能存在安全风险。
选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值,核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇,从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度,会使得模型的输出更具多样性和创新性;降
合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 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。
术,提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或提供更详细的解释,从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
训练预测大模型时,所需的数据通常为表格格式,即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下: 行:每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列,并且顺序相同,这些行通常按照某种特定顺序排列。 列:每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致,不同列可以具有不同的数据类型。 顺序:表格中的行通常按照特定顺序排列。