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node-type是集群节点类型。其中,worker表示工作节点,controller表示主控节点。 在服务器执行如下命令,判断docker是否安装成功。 systemctl status docker 在服务器执行如下命令,判断edge agent是否安装成功。 hdactl info 配置hda
请求什么类型的操作。 GET:请求服务器返回指定资源。 PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
等。 多轮对话:基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 您可按照需要选择是否开启内容审核。 开启内容审核后,可以有效拦截大模型输入输出的有害信息,保障模型调用安全,推荐进行开启。 图3 大模型内容审核 盘古大模型支持通过对
微调(SFT)训练后的用户模型进行边缘部署。 使用边缘部署功能需要在ModelArts服务中开通“边缘资源池”功能,该功能为白名单特性,需要联系ModelArts服务技术支持人员进行开通。 创建边缘资源池操作较为复杂,建议联系盘古服务技术支持人员进行协助。 父主题: 部署为边缘服务
起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名
由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request URI Too Long 请求的URI过长(URI通常为网址),服务器无法处理。 415
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(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
如何调整推理参数,使模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
数据批量大小是指对数据集进行分批读取训练时,所设定的每个批次数据大小。批量大小越大,训练速度越快,但是也会占用更多的内存资源,并且可能导致收敛困难或者过拟合;批量大小越小,内存消耗越小,但是收敛速度会变慢,同时模型更容易收到数据噪声的影响,从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的规模进行调整。
无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 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。
用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。 使用Postman调用API
如果您需要为企业员工设置不同的访问权限,以实现对华为云上购买的盘古大模型资源的权限隔离,可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,可以跳过本章节,不影响您使用服务的其他功能。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词,可以引导大模型生成用户期望的输出,提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验,来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程,用于对提示词的统一管理。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确且更具针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造,如果提示词模板满足不了使用需求,可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发 > 提示词管理 >
大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能
如果您需要对华为云上购买的盘古资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)并结合盘古大模型套件平台提供的“角色管理”功能实现精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,
如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分记住这些数据,导致无法泛化到其他数据上,最终发生过拟合现象。 欠拟合:当微调数据量很小时,模型