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通过统一管理空间资产,平台不仅帮助用户高效组织和利用资源,还保障了资产的安全性、一致性与灵活性。这些功能的结合,确保了平台上资源的高效利用与智能配置,为用户提供了更为便捷的开发和管理体验。 父主题: 产品功能
开发盘古预测大模型 开发盘古科学计算大模型 开发盘古专业大模型 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具,应用开发工具链
丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件,并自动调用它们,从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务,甚至跨领域解决问题,实现对复杂问题的自动化处理。 Agent开发平台支持两种类型的插件: 预置插件:平台为开发者和用户提供了
Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 该模型属于分类模型,用于预测离散类别,可以应用于各种分类任务。 矿山行业:进行智能洗选,例如根据煤炭的特征,将煤炭分类,提高洗选效率,降低能耗。 油气行业:进行地质分层,例如基于地质数据,对不同地层进行分类,识别储层和非
灵活地选择对应的标注项,还可以自定义选择多人标注、审核以及标注任务移交。针对文本和图片类数据集,平台还提供AI预标注功能。利用盘古大模型的智能能力,显著降低人工标注的工作量和成本,从而显著地提高标注效率。 数据评估:平台支持对处理后的文本、图片、视频等多种格式数据进行质量评估,并
指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率;评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标(人工评测) 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术,提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如,当用户提出复杂查询时,传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接,而大模型则能够理解问题的上下文,结合多个搜索结果生成简洁的答案,或
JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下: {"context": "今天是2023-11-20,你是一个银行智能助理,现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类型-解释表,生成符合要求格式的json。\n\n请学习并记住以下背景知识:\n1.jso
参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面将返回“模型训练”页面,可随时查看当前任务的状态。 创建科学计算大模型区域中期海洋智能预测微调任务 创建科学计算大模型区域中期海洋智能预测微调任务步骤如下: 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。
资源到期了如何续费 包年/包月方式购买的资源到期后,请在平台订购管理页面进行续订操作。具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面,单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。
管理加工后的数据集 完成数据清洗、数据合成、或数据标注任务的数据集,在对应任务列表执行“生成”操作,将生成“加工数据集”被平台统一管理,并用于后续的发布任务。 平台支持对加工数据集查看基本信息、数据血缘等管理操作,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台
管理发布后的数据集 完成数据配比、或数据流通任务的数据集,在对应任务列表执行“生成”操作,将生成“发布数据集”被平台统一管理,并用于后续的发布任务。 平台支持对发布数据集查看基本信息、数据血缘等管理操作,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。
管理盘古模型资产 模型资产介绍 用户在平台中可试用、已订购或训练后发布的模型,将被视为模型资产并存储在空间资产内,方便统一管理与操作。用户可以查看模型的所有历史版本及操作记录,从而追踪模型的演变过程。同时,平台支持一系列便捷操作,包括模型训练、压缩和部署,帮助用户简化模型开发及应
盘古大模型空间资产介绍 在ModelArts Studio大模型开发平台的空间资产中,包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础,便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产:用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息,
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对视频类数据集预设了一套基础评估标准,涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。
清洗视频类数据集 清洗视频类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建视频类数据集清洗任务步骤如下: 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“数据工程 > 数据加工 > 数据
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 标注视频类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建视频类数据集标注任务步骤如下: 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“数据工程
数据工程介绍 数据工程介绍 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台(下文简称“平台”)为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。