中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据排序模型 更多内容
  • 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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  • 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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  • 模型数据

    模型数据 模型区域支持用户通过模型去查询对应的模型实例信息。模型实例区域支持用户模糊查询模型实例名称快速定位所查模型实例下的属性数据。属性区域有两种显示方式列表和卡片,支持用户模糊查询属性名称快速定位属性的实时数据模型实例数据监视 支持通过选择模型过滤实例,通过选择实例,查询整个实例对象属性点的实时数据

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  • 排序查询结果

    念是模糊的,并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序,比如,文档的修改时间,内置的排序函数等。也可以开发自己的排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数: 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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  • 预测接口(排序)

    预测接口(排序) 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是

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  • 排序策略

    排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练,具体包括如下内容: 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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  • 进行排序

    进行排序 对表单中的字段进行排序设置。 进行排序 参考登录零代码工作台中操作,登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中,单击对应的应用,进入应用开发页面。 在表单页面,单击“排序”。 图1 单击隐藏 在弹出的页面,单击“选择字段进行排序”。 根据业务需求,选择所需的字段、设置排序规则后,单击“排序”。

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  • 提交排序作业

    提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题: 作业相关API

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  • 排序查询结果

    的概念是模糊的,并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序,比如,文档的修改时间,内置的排序函数等。也可以自定义排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数: 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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  • 盘古大模型空间资产介绍

    模型的历史版本和操作记录,还可以执行模型的进一步操作,包括训练、压缩、部署等。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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  • 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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  • 管理NLP大模型部署任务

    管理NLP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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  • 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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  • 大模型开发基本流程介绍

    模型开发基本流程介绍 模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于 自然语言处理 (NLP)等领域。开发一个模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。

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  • 大模型开发基本概念

    模型开发基本概念 模型相关概念 概念名 说明 模型是什么 模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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  • 使用API调用NLP大模型

    使用API调用NLP模型 模型部署成功后,可以通过“文本对话”API调用NLP模型。 表1 NLP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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  • 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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