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应用开发工具链:应用开发工具链是盘古大模型平台的重要模块,支持提示词工程、Agent开发,显著加速大模型应用的开发流程,帮助企业快速应对复杂业务需求。 预置模型使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了不同类型的预置模型,包括NLP大模型和科学计算大模型。
以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
该模块涵盖数据获取、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。
这种能力极大地扩展了模型的应用范围,使其在更广泛的业务场景中发挥作用,为用户提供更加全面和深入的智能服务。
模型资产:模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。
2024年12月发布的版本,支持分析历史数据中的特征与类别的关系,学习出一种映射规则或函数,然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。
模型评测:为了确保模型的实际应用效果,平台提供了多维度的模型评测功能。通过自动化的评测机制,用户可以在训练过程中持续监控模型的精度、召回率等关键指标,及时发现潜在问题并优化调整。评测功能能够帮助用户在多种应用场景下验证模型的准确性与可靠性。
通过平台提供的数据发布功能,用户能够根据具体任务需求,灵活选择数据发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。
通过可视化编排工具,应用开发工具链加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应用流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式: 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。
以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 2024年12月发布的版本,支持全量微调、在线推理。
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习
本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例,以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升,尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果,但对于规则越复杂的任务,越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。
完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
同时,结合应用开发的提示词工程、Agent开发,您将能够高效构建智能应用,充分释放盘古大模型的潜力,为业务创新提供强大支持。
适合广泛应用:经过预训练后,模型可以理解自然语言并具备通用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。
例如,在数学问题中,可以通过展示从问题解析到公式应用再到最终解答的完整过程,帮助模型理解问题解决的逻辑。 引导模型分析:如果没有直接的示例或现有示例不适用,可以引导模型首先进行“详细分析”,然后再给出答案。
图2 预置模型的调用路径 获取Agent应用请求URI。 单击左侧导航栏“Agent开发”,进入“工作台 > 应用”页面,选择需要部署的应用,单击“ > 调用路径”。 在“调用路径”页面可获取Agent应用请求URI。 父主题: 使用前必读