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登录环境B的ModelArts Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型”页面,单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面,下载用户证书。 图1 下载用户证书 登录环境A的ModelArts Studio大模型开发平台,在“空间资产 > 模型 > 本空间”页面,单击支持导出的模型名称,右上角的“导出模型”。
可以对当前编排的指令效果进行预览。 指令调测完成后,单击“创建并启动”,平台将启动合成任务。 当数据合成任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成合成操作。 在完成数据合成后,若无需使用数据标注功能,可直接在“数据合成”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
轮对话能力和阅读理解能力,可以通过指令微调进一步强化大模型在特定垂域上的多轮对话能力和阅读理解能力。 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 需要针对涉及的模块分别构造相关的微调数据。 query改写模块 来源:互联网开源数据集 问答模块 来源
75 1.5 N2系列模型 0.88 1.24 N4系列模型 0.75 1.5 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督
和发布。 政务 通过CV大模型结合无代码/低代码AI开发工作流,面向城市政务场景的碎片化长尾需求,将传统的“专家式”、“作坊式”开发模式转变为“流水线”生产。 在城市政务“一网统管”的场景中,往往建设有庞大复杂的城市事件类别体系,包含了繁多细碎的事项类别,如垃圾暴露、道路破损、围
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。 单击左侧导航栏“工作台”,在“插件”页签,单击右上角“创建插件”。 在“创建插件”页面,填写插件名称与插件描述,单击图片可上传插件图标,单击“下一步”。 在“配置信息”页面,参照表1完成信息配置。
插件请求信息,包括以下两个元素: name,插件名 arguments,插件入参名 请求示例 流式(Header中的stream参数为true) POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/agent-run/agents/{agent_id}/conversati
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,如果无需使用数据合成与数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,如果无需使用数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,如果无需使用数据标注功能,可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后,单击右下角“启动清洗”,将启动清洗任务。 当数据清洗任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后,在“数据清洗”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程