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管理CV大模型部署任务 模型更新 完成创建CV大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 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 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 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 > 模型训练”,可进行如下操作:
管理CV大模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 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 > 模型训练”,可进行如下操作:
管理预测大模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 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 > 模型训练”,可进行如下操作:
排列。 用户可以根据分值与匹配到的信息数量来评估当前知识库是否满足需求。 单击“查看历史”,可以查看用户输入的历史问题。 父主题: 创建与管理知识库
通过快速入门引导,您将快速熟悉平台的核心能力,探索多种应用场景,从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 快速入门 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示词写作的最佳实践,您将深入掌握
学习率衰减比率。 Agent微调 在训练Agent所需的NLP大模型时,可以开启此参数。通过调整训练数据中的Prompt,引导模型在特定领域或任务上生成更符合预期的回答。 在使用此参数前,请先联系盘古客服,调整Prompt和训练数据。 模型保存步数 每训练一定数量的步骤(或批次),模型的状
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集使用专门设计的算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理,并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签,确保模型训练所需的高
开发盘古大模型Agent应用 Agent开发平台介绍 编排与调用应用 编排与调用工作流 创建与管理插件 创建与管理知识库 Agent开发常见报错与解决方案
统计NLP大模型调用信息 针对调用的大模型,平台提供了统一的管理功能。 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。 单击左侧导航栏“调用统计”,选择“NLP”页签。 选择当前调用的NLP大模型,可以按照不同时间跨度查看当前模型的调用
注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力,对原始数据进行优化,确保其质量和一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。
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高空层次个数。 在东西方向patch_size[2]*window_size[2]需能整除1440。 窗口尺度 用于定义模型主干网格中计算自注意力的区域大小。需注意: 数据格式为[int,int,int],第一个值需要大于0小于等于4,第二、三个参数需要大于1小于等于20。 在高
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题: 使用数据工程构建数据集
份认证服务”,单击“Token管理 > 获取IAM用户Token(使用密码)”。 如图2,配置请求体参数。 图2 配置请求体参数 其中,domain_id、domain_name、project_id、project_name获取方式如下: 登录管理控制台。 鼠标移动到右上角已登
表2 盘古预测大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理,用于后续加工或发布操作。 导入数据至盘古平台 发布预测类数据集 流通预测类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。