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Lite等服务平台实现基于大模型打造的财税智能应用,方案通过以下核心组件实现: 利用CCE引擎实现底层部署资源的容器化,来提升资源使用效率、成本、可靠性的提升 基础模型采用第三方开源百亿参数大模型,推理资源使用的是昇腾云资源,其中昇腾云主要采用Modelarts Lite来运行是适配过的开源模型 通过
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在“模型广场”页面左侧区域,可以按照“模型类型”、“模型系列”、“应用场景”、“支持功能”、“订阅类型”进行模型筛选。 表1 模型筛选说明 筛选项 说明 模型类型 包括大语言类型、向量&重排模型、搜索规划模型、多模态大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型、求解器等。 模型系列 包括盘古基础大模型、盘古行
转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型,转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常:目标模型信息的“id”等属性为null时,则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息:GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results
单击界面左下角的“异常检测模型测试”,弹出“异常检测模型测试”代码框,如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分,具体以实际打印结果为准。
模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程,无需关注,下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”,进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程,这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程,本次不使用。
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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”,新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标,进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。
模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理
训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。
模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”,可在“模型管理”界面查看打包好的模型,如图1所示。 图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
发布模型 逻辑实体创建完成后,必须创建对应的物理实体,才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航,选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中,单击展开分层,选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下,单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。
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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题: KPI异常检测学件服务
模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。
模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题: 用户指南
是否生成本地模型包:请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包,供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json:请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标,完成模型归档。 父主题: 模型训练
模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0
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并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理
已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图,包括“交并
模型架构 图1 模型架构 图2 模型架构--类 模型架构中类信息的维护 图3 新增类 图4 录入类信息 图5 编辑类 图6 修改类信息 在适配器中该类已经被添加了sql语句的,不能编辑修改,如要修改,必须将该类下面对应的sql语句都删除掉。 图7 类属性 单击按钮弹出页面进行修改。
删除模型 功能介绍 删除模型。 URI DELETE /v1/{project_id}/drug-models/{model_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128
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