盘古大模型

 

盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

 
 

    盘古大模型 更多内容
  • 发布数据集

    发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。

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  • 创建模型评估任务

    创建模型评估任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击界面右上角“创建评估任务”,进入评估任务创建页面。 图1 模型评估列表页面 填写评估任务所需的评估配置、评估数据和基本信息。 图2 创建评估任务 评估配置: 待评估模型:支持选择多个模

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  • 边缘服务部署流程

    边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的 服务器 ,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型盘古-NLP-N2-基础功能模型)和基于N2的模型盘古-NLP

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  • 准备工作

    准备工作 注册华为账号 并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 开通盘古大模型API。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 通用文本

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  • 部署为边缘服务

    部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题: 部署盘古大模型

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  • 创建一个新的数据集

    创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。

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  • 大模型的计量单位token指的是什么

    N2系列模型(不包含盘古-NLP-N2-基础功能模型-4K-Preview) 0.88 1.24 盘古-NLP-N2-基础功能模型-4K-Preview 0.86 1.69 N3系列模型 0.77 1 N4系列模型 0.75 1.5 父主题: 模型概念类问题

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  • 模型支持的操作

    模型支持的操作 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是各个模型支持的具体操作: 表1 模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩

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  • 背景信息

    背景信息 企业数智员工解决方案是基于盘古语言模型开发。盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。 在数智员工的开发过程中,我们使用了大规

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  • 选择模型与训练方法

    功能模型无需额外训练即可直接用于客户任务,而基模型则需要经过微调训练才能应用。NLP模型不仅支持预训练和微调,还可以通过如下训练途径来构建满足客户需求的“用户模型”。 图1 NLP模型训练方式与流程 除基模型、功能模型这两种模型划分途径外,NLP模型还提供了多种系列的模型,不同系列模型在能力上有所差异,可执行的训练操作也有所不同。

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  • 获取API认证鉴权信息(获取Token)

    name、domain name、project id。 project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如,盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project

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  • 权限管理

    拥有用户OBS桶只读权限。 盘古用户角色 盘古大模型的用户可被赋予不同的角色,对平台资源进行精细化的控制。 表2 盘古用户角色 角色 说明 系统管理员 购买平台的用户默认为系统管理员,具有所有操作的权限。 运营人员 具备资产订购(模型订购、资源订购、资源扩容、资源退订)的权限。 模型开发人员 具

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  • 配置知识库

    配置知识库 模型在进行训练时,使用的是通用的数据集,这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能,用户可以将领域知识上传到知识库中,向模型提问时,模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发

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  • 管理模型资产、推理资产

    管理模型资产、推理资产 查看模型资产与模型推理资产 用户购买盘古大模型套件后,可以在“平台管理 > 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后,可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 >

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  • 排顺序

    排顺序 在提示词中内容的顺序也很重要,基于盘古大模型调优经验,将关键信息放在结尾处,模型输出效果更好。不同任务的关键信息不同,若需要模型生成的内容更具创意性,关键信息需要为内容描述;需要模型严格遵循指令进行回复的,关键信息为指令及说明。 父主题: 常用方法论

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  • 提示工程介绍

    提示词要素 指令:要求模型执行的具体任务或回答的问题。如:“写一篇关于勇士的小说”、“天空为什么是蓝色的?” 说明:对任务要求的补充说明。如:“有冒险、友情等元素”、“生成文本少于200字” 上下文:提供角色、示例、外部信息等,供模型参考。 提示工程是什么 模型生成文本的过程可视

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  • 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些

    盘古自然语言模型的适用场景有哪些 自然语言处理 模型是一种参数量极大的预训练模型,是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理

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  • 约束与限制

    约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。

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  • NLP大模型

    NLP模型 文本补全 多轮对话 父主题: API

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  • 调用说明

    调用说明 盘古大模型提供了REST(Representational 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

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  • 准备工作

    准备工作 使用盘古大模型Java SDK时,需要在代码中配置以下信息,请提前收集。 表1 资源列表 类型 资源 是否必选 依赖信息 参考文档 备注 语言模型 华为云盘古 是(语言模型至少选一个) 盘古模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 盘古大模型API参考文档:

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