日志解绑 点击日志解绑按钮,即可停止推理日志投递,解绑后的服务支持重新绑定新日志集 我的服务 创建定制服务时投递日志 step1:完成基本信息、付费信息、资源信息填写后,点击开启日志投递按钮 step2:选择需要投递的地域、日志组和日志集 千帆默认会创建名为 qianfan inference_logs {用户cloudid} 的日志集,您也可以选择将日志投递到已有的日志集。
经典版声音分类上传数据集 上传数据要求说明 这里我们对上传数据的要求不仅是格式上的要求,更重要的是介绍怎样的数据可以更有效 提升模型效果 设计分类 首先想好分类如何设计,每个分类为你希望识别出的一种结果,如要识别猫狗的叫声,则可以以“猫”、“狗”等分别作为一个分类;如果安防监控通过声音判断是否出现异常状态,可以以“正常”“不异常”设计为两类,或者“正常”“异常原因一”、“异常原因二”、“异常原因三”
数据洞察/增强/清洗闭环迭代 基于数据洞察提供的围绕样本透视/遴选/处理等方面的丰富能力,您可以进一步结合千帆平台的数据增强/清洗等服务,持续开展SFT数据集的迭代开发,直至数据质量与样本数满足训练要求,由此开启模型精调之旅。
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
创建并查看数据洞察任务 平台提供交互性与可视化兼备的数据洞察工作台,对SFT数据集进行多维透视“诊断”与处理,为大语言模型打造更高质量的精调数据。 创建数据洞察 登录到 本平台 ,在左侧功能列数据处理中选择 数据洞察与处理 ,进入数据洞察的主任务界面,整体流程如下: 选择对应数据集的数据集,选择“开始使用”,新发起的数据洞察任务需要1~3分钟的洞察时间。
广泛的 应用场景:Post-pretrain模型适用于多种自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、问答系统等,同时也适用于其他机器学习任务,如图像分类、语音识别等。 总的来说,Post-pretrain模型在自然语言处理领域具有广泛的应用前景和优势。 应用场景 Post-pretrain适用于多种自然语言处理任务,它能够有效地提高模型在特定任务上的性能,包括但不限于以下应用场景。
&')+timestamp+'&'+secretKey),其中secretKey 是系统获取的sk 注意:参数值为空不需要参与签名,如str_for_sign为空字符串,则直接省去(str_for_sign+'&') 如果采用aes加密
返回参数 字段 必选 类型 说明 log_id 是 number 唯一的log id,用于问题定位 数据集删除API 接口描述 该接口可用于删除数据集。
常见问题 Q:是不是DPO不含奖励模型训练的过程? A:严格意义上讲,DPO是将奖励模型训练和强化学习融合在同个阶段进行,其目标函数是优化模型参数以最大化奖励的函数。 前往体验DPO模型训练
参考: https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/Omh4su9qa 2、模型优化训练:基于预置模型RFT训练,并通过调整训练参数,优化模型输出。