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在推进“放管服”改革,优化营商环境,科技兴警等工作中,政府积极探索如何将云计算,大数据、人工智能和区块链等新技术与政府、公共事业融合发展。通过全栈专属云,微服务,人工智能和大数据等服务,提供智慧交通管控,视频上云,天地图服务,气象短临预报,遥感数据共享等应用服务,帮助政府及公共事业的服务能力向移动化、精准化、智能化发展

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    盘古气象大模型 更多内容
  • 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

    为什么微调后的盘古模型的回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。

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  • 调用科学计算大模型

    调用科学计算模型 使用“能力调测”调用科学计算模型 使用API调用科学计算模型 父主题: 开发盘古科学计算模型

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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模型数据集 NLP模型支持接入的数据集类型 盘古NLP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模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP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模型所需数据量 模型规格

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  • 部署科学计算大模型

    部署科学计算模型 创建科学计算模型部署任务 查看科学计算模型部署任务详情 管理科学计算模型部署任务 父主题: 开发盘古科学计算模型

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  • 训练科学计算大模型

    训练科学计算模型 科学计算模型训练流程与选择建议 创建科学计算模型训练任务 查看科学计算模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算模型 管理科学计算模型训练任务 科学计算模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算模型

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  • 大模型使用类问题

    模型使用类问题 盘古模型是否可以自定义人设

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  • 大模型概念类问题

    模型概念类问题 如何对盘古模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统模型需考虑哪些方面

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  • 概述

    概述 盘古模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古模型(NLP模型、科学计算模型)在ModelArts Studio模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。

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  • 创建并管理盘古工作空间

    创建并管理盘古工作空间 创建盘古工作空间 登录ModelArts Studio模型开发平台首页。 在“我的空间”分页中,单击“创建空间”。 填写空间名称、描述,单击“确认”,完成空间的创建。 图1 创建空间 单击创建好的空间,进入ModelArts Studio模型开发平台,

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  • 文本类数据集格式要求

    "target":"你好,请问有什么可以帮助你"},{"context":"请介绍一下盘古模型","target":"盘古模型,是华为推出盘古系列AI模型,包括NLP模型、多模态模型、CV模型、科学计算模型、预测模型。"}] 数据集最大100万个文件,单文件最大10GB,整个数据集最大10TB。

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  • 关键概念

    关键概念 盘古药物分子模型 盘古药物分子模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子

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  • 基本概念

    基本概念 盘古药物分子模型 盘古药物分子模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子

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  • 模型能力与规格

    模型能力与规格 盘古NLP模型能力与规格 盘古科学计算模型能力与规格

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  • 与其他服务的关系

    对象存储服务 的关系 盘古模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。 与 云搜索服务 的关系

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  • 发布文本类数据集

    据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古模型或三方模型,为了使这些数据集能够被这些模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。

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  • 发布图片类数据集

    据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性,提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古模型或三方模型,为了使这些数据集能够被这些模型正常训练,平台支持发布不同格式的数据集。

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  • 约束与限制

    受技术等多种因素制约,盘古模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同,具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求,例如NLP模型,请参考《用户指南》“开发盘古NLP模型 > 训练NLP模型 > NLP模型训练流程与选择建议”。

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  • 发布气象类数据集

    发布气象类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”,操作步骤如下: 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“数据工程

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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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  • 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题

    为什么微调后的盘古模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中的问题,模型生成的结果很好,一旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制

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  • 创建NLP大模型部署任务

    置,启动模型部署。 表1 NlP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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