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    盘古ai大模型入口 更多内容
  • 什么是盘古大模型

    什么是盘古模型 盘古模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio模型开发平台是盘古模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式模型开发平台及模型应用开发平台,盘古NLP、科学计算模型能力通过ModelArts S

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  • 开发盘古NLP大模型

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

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  • 开发盘古科学计算大模型

    开发盘古科学计算模型 使用数据工程构建科学计算模型数据集 训练科学计算模型 部署科学计算模型 调用科学计算模型

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  • 管理盘古大模型空间资产

    管理盘古模型空间资产 盘古模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产

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  • 盘古大模型空间资产介绍

    等。此外,平台支持导出和导入盘古模型的功能,使用户能够将其他局点的盘古模型迁移到本局点,便于模型资源共享。 父主题: 管理盘古模型空间资产

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  • 申请试用盘古大模型服务

    申请试用盘古模型服务 盘古模型为用户提供了服务试用,需提交试用申请,申请通过后试用盘古模型服务。 登录ModelArts Studio模型开发平台首页。 在首页单击“试用咨询”,申请试用盘古模型服务。 图1 申请试用 父主题: 准备工作

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  • 开发盘古大模型Agent应用

    开发盘古模型Agent应用 Agent开发平台概述 手工编排Agent应用 创建与管理工作流

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  • 创建盘古NLP大模型SFT任务

    本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6:训练NLP模型 本样例场景实现NLP模型的训练操作。 步骤7:压缩NLP模型 本样例场景实现NLP模型的压缩操作。压缩是指通过减少模型的参数量或计算复杂度,在尽量保持模型性能的前提下,减小其存储需求和推理时间,从而提升模型的部署效率

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  • 盘古NLP大模型能力与规格

    盘古NLP模型能力与规格 盘古NLP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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  • 开发盘古大模型提示词工程

    开发盘古模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    在选择和使用盘古模型时,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、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测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。以下是盘古科学计算模型支持的具体操作: 表2 盘古科学计算模型支持的操作 模型 预训练 微调

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  • 调用盘古NLP大模型API实现文本对话

    调用盘古NLP模型API实现文本对话前,请确保您已完成NLP模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP模型 > 部署NLP模型 > 创建NLP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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  • 管理盘古模型资产

    第三方模型至ModelArts Studio模型开发平台。 导入模型前,请参考导出盘古模型至其他局点完成模型导出操作。 登录ModelArts Studio模型开发平台,在“空间资产 > 模型”页面,单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面,模型来源选择“盘古大模型

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  • 盘古大模型是否可以自定义人设

    盘古模型是否可以自定义人设 模型支持设置人设,在用户调用对话问答(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。例如,以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [

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  • 如何判断盘古大模型训练状态是否正常

    如何判断盘古模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化

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  • 如何评估微调后的盘古大模型是否正常

    如何评估微调后的盘古模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测

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  • 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优

    如何调整推理参数,使盘古模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:

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  • 产品优势

    ModelArts Studio模型开发平台预置多种数据处理AI算子,多种标注工具,满足用户多任务多场景需求,提高开发/标注效率>10X。 0代码,模型开发“简” ModelArts Studio模型开发平台预置盘古系列预训练模型,支持快速开发,全程0代码开发,极大降低模型开发门槛。 功能强,Agent开发“好”

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  • AI模型

    AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型,目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据,对盘古药物分子模型进行微调,进行属性预测和迭代活性优化,实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据,对盘古药物分子模型进行增量预训练,提升化合物表征精度。

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  • 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优

    如何调整训练参数,使盘古模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。

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  • 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话

    使用盘古预置NLP模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数,实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP模型 >

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