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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。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
发布图片类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 图片类数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。
Key)加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。
nal State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
欠费说明 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的,当余额不足以支付当前费用时,账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源,因此无
网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号
插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网,否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时,才允许支持内网URL,且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方式 插件服务的请求方式,POST或GET。
使用小规模的特定任务数据:微调通常需要小规模但高质量的标注数据,直接与目标任务相关。通过这些数据,模型可以学习到任务特定的特征和模式。 在特定任务上具有更高的准确性:微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力,微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 在一个客户服务问答系统中,可以用特
> 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1 部署详情 父主题: 部署科学计算大模型
> 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。 图1 部署详情 父主题: 部署NLP大模型
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较
Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
上线加工后的文本类数据集 加工后的文本类数据集需要执行上线操作,用于后续的数据标注、评估、发布任务,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”,在数据集操作列单击“上线”,执行上线操作。
评估任务”,单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集,并设置抽样规格,即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后,单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注
在“标注作业”页面,单击操作列“标注”可进行数据标注。如果需要将该标注任务移交给其他人员,可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图5 标注作业 图6 移交标注任务 进入标注页面后,逐一对数据进行标注。 以标注视频Caption数据为例,需要逐一标注视频的质量,如图7。 图7 视频类数据集标注示例
一个好的提示词可以让LLM更好的理解并执行任务,Agent效果与提示词息息相关。 在应用详情页面的“Prompt builder”模块中,需要填入prompt指令,单击“示例”,复制角色指令模板。在输入框中粘贴模板,并进行填空。 图1 Prompt builder 单击“智能优化”,在
发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 在模型训练列表页面选择训练完成的任务,单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面,单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产
进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工”,单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面,选择需要加工的视频类数据集,并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时,默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限,可以选择来自其他空间的数据集。