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。

 
 

    NLP大模型 更多内容
  • NLP大模型

    NLP大模型 文本对话 父主题: API

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  • 训练NLP大模型

    训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型

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  • 压缩NLP大模型

    压缩NLP大模型 模型在部署前,通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。当前仅支持对NLP大模型进行压缩。采用的压缩方式是INT8,INT8量化压缩可以显著减小模型的存储大小,降低功耗,并提高计算速度。 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需操作空间。

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  • 部署NLP大模型

    部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 父主题: 开发盘古NLP大模型

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  • 调用NLP大模型

    调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计模型调用信息 父主题: 开发盘古NLP大模型

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  • 开发盘古NLP大模型

    开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型

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  • 创建NLP大模型部署任务

    置,启动模型部署。 表1 NlP大模型部署参数说明 参数分类 部署参数 参数说明 部署配置 模型来源 选择“盘古模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。

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  • 管理NLP大模型部署任务

    管理NLP大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后,如需修改已部署的模型或配置信息,可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型,但在修改部署时模型不可替换。 在“模型更新”或“修改部署”后进行升级操作时,可选择全量升级或滚动升级两种方式:

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  • 使用API调用NLP大模型

    使用API调用NLP大模型 模型部署成功后,可以通过“文本对话”API调用NLP大模型。 表1 NLP大模型API清单 API分类 API访问路径(URI) 文本对话 /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions

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  • 盘古NLP大模型能力与规格

    盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意

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  • 查看NLP大模型部署任务详情

    查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 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

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  • 发布训练后的NLP大模型

    发布训练后的NLP大模型 NLP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 训练结果页面 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

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  • 管理NLP大模型训练任务

    管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 登录ModelArts Studio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“模型开发 > 模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作:

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  • 创建NLP大模型训练任务

    “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“盘古模型模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调:在模型有监督微调过程中,对模型的全部参数进

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  • 创建盘古NLP大模型SFT任务

    压缩后模型名称及描述。 参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。 步骤8:部署NLP大模型 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击“创建部署”。 在“创建部署”页面,选择“盘古模型 > NLP大模型”,单击“从资产选模型”,选择步骤7:压缩NLP大模型步骤中压缩后的模型。

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  • 查看NLP大模型训练状态与指标

    查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务,如对话问答、文案生成和阅读理解,同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型

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  • 使用“能力调测”调用NLP大模型

    使用“能力调测”调用NLP大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力,在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明

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  • 调用盘古NLP大模型API实现文本对话

    调用盘古NLP大模型API实现文本对话前,请确保您已完成NLP大模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP大模型数据集 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

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  • NLP大模型训练常见报错与解决方案

    NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提

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