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请求消息头 附加请求头字段,如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”,请求鉴权信息等。 如下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type:消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”。 X-Au
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布”,单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面,选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式,选择好数据集的发布格式后,单击“下一步”。
的高标准,从而为后续的模型训练和优化打下坚实基础,帮助提升大模型的精度和可靠性。 支持数据评估的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持评估操作的数据集类型如下: 文本类数据集,详见创建文本类数据集评估任务。 视频类数据集,详见创建视频类数据集评估任务。 图
数据发布”,单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面,选择待发布内容,如“文本 > 单轮问答”类型的数据集。 图2 创建文本数据集发布任务 设置发布方式。除“问答排序”类型外,其余数据类型可选两种发布方式:“单个数据集”、“混合数据集”。选择数据集时,默认选择当前空间数据集,如果用
dataset file type does not match standard file type. 请检查上传的数据集文件类型与平台要求的标准文件类型是否一致。 data management query dataset data invalid. 请检查数据集中是否有异常格式的数据。
定制化的解决方案,确保数据质量,助力后续模型训练和优化,推动AI技术的成功应用。 支持数据标注的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持标注操作的数据集类型如下: 文本类数据集,详见创建文本类数据集标注任务。 视频类数据集,详见创建视频类数据集标注任务。 图
NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量 模型规格 训练类型 推荐数据量 最小数据量(数据条数)
发布格式,保证数据的兼容性与一致性,从而为后续的模型训练和应用部署奠定坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持发布操作的数据集类型如下: 文本类数据集,详见发布文本类数据集。 视频类数据集,详见发布视频类数据集。 图片类数据集,详见发布图片类数据集。
在“创建训练任务”页面,模型类型选择“NLP大模型”,训练类型选择“微调”。模型选择完成后,参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。
使用API调用Token计算器,详见《API参考》“API > Token计算器”。 NLP大模型训练类型选择建议 平台针对NLP大模型提供了两种训练类型,包括预训练和微调,二者区别详见表3。 表3 预训练和微调训练类型区别 训练方式 训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性:预
从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容,并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 从JSON文件(键值对类型文件)中提取出内容。 HTML内容提取 基于标签路径提取HTML数据
配置插件,详见配置插件。 配置知识,详见配置知识。 配置对话,详见配置开场白和推荐问题。 调试Agent应用,详见调试Agent应用。 Agent应用支持的模型类型为NLP大模型。 父主题: 手工编排Agent应用
值要限定在参数-类型-解释表中\n\n以下是你的思考过程:\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}],不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到d
上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。 提示词所需的格式取决于您希望语言模型完成的任务类型,并非所有以上要素都是必须的。 提示词工程使用流程 ModelArts Studio大模型开发平台可以辅助用
在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布”,单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面,选择“图片”类型的数据集,并根据训练任务场景选择“图片+Caption”、“图片+QA对”类型的数据。 图2 创建图片类数据集发布任务 设置发布方式。图片类数据集可选两种发布方式:“单个数据集”
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式,您可以选择其中一种进行认证鉴权。 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。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。
图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布”,单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面,选择“视频”类型的数据集。 图2 创建视频数据集发布任务 勾选所需要的数据集后,单击“下一步”进入数据过滤步骤。 数据过滤阶段可以设置多种过滤属性,对视频