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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
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
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用文本对话(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题: { "messages": [
对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景,基于用户对话内容提取关键信息,输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景,基于输入内容直接输出结果,无中间的对话交互过程。适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 其中,任务型工作流不支持配置消息节点和提问器节点。
言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻译API、大型语言模型等),可以在保证翻译效率的同时,提升翻译质量,并根据实际场景和用户需求进行灵活调整。
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 Prompt设置:请检查您使
应用提示词生成面试题目 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 提示词应用示例
创建NLP大模型评测任务前,请确保已完成创建NLP大模型评测数据集操作。 预训练的NLP大模型不支持评测。 创建NLP大模型自动评测任务 创建NLP大模型自动评测任务步骤如下: 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。 在左侧导航栏中选择“模型开发
插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平台为开发者和用
计费模式 包周期计费模式属于预付费模式,即先付费再使用。按需计费模式属于后付费模式,即费用根据服务实际消耗量计费,系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套
同一个提示词工程中,定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域,单击“设置”,设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题: 撰写提示词
可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。
评估用例集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务 单击“确定”,评估任务自动进入执行状态。 父主题: 批量评估提示词效果
Administrator 统一身份认证服务(除切换角色外)所有权限。 图3 添加用户组权限 设置最小授权范围。 根据授权项策略,系统会自动推荐授权范围方案。 可以选择“所有资源”,即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。 可以选择“指定区域
提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较,支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理,支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务,选择候选提示词和需要使用的变量数据集,设置评估算法,执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码,表明请求能够到达服务端,且服务端能够理解用户请求,但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 Not Fou 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405
创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测,在执行模型评测任务前,需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致,本章节仅做简单介绍,详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
注剩余数据。所有数据标注完成后,页面会出现标注任务成功的提示。 如果在创建标注任务时设置了“AI预标注 > 可部分标注”,则可在标注部分数据后,单击右上角的“提交全部标注数据”,让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后,如果无需进行标注审核,可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。
注剩余数据。所有数据标注完成后,页面会出现标注任务成功的提示。 如果在创建标注任务时设置了“AI预标注 > 可部分标注”,则可在标注部分数据后,单击右上角的“提交全部标注数据”,让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后,如果无需进行标注审核,可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”,生成加工数据集。