Lora通过重参数化的形式,新增两层低秩矩阵与LLM大模型的FFN层并列,只更新低秩矩阵部分的权重。 Delta tuning也可看做是一种parameter-efficient的tuning方法。 Q: 千帆大模型平台提供哪些模型训练方法?应该如何选择?
2、切片托管:选择独享BES资源 切片托管主要负责知识文档切片处理后的切片存储、大模型问答时的切片检索召回工作。 选择百度 ElasticSearch 独享资源,即可支持大规模的文件处理和检索。独享资源提供数据隔离,保障数据安全。同时,支持弹性扩容的高性能体验。选择 百度千帆 共享资源会限制创建的知识库数量,最多 100 个。其中每个知识库最多 800 个文件。
注意事项 为确保组件的规范使用与功能发挥,需注意以下两点:其一,资源使用规范:组件的文献资源受版权保护,开发者集成组件后,需在应用中明确标注文献来源,不得擅自篡改、传播受版权保护的文献内容,不得用于商业盈利目的,避免版权纠纷[1][4];其二,接口调用规范:开发者调用API接口时,需遵守百度千帆平台的接口调用规则,合理设置调用频率,避免高频恶意调用导致接口封禁,同时需妥善保管API Key与Secret
文件内容以换行符(即字符“\n”,或称为LF)分隔各行,行内容以英文逗号(即字符“,”)分隔各列必须包含要预测的值即目标列,且目标列的数据类型会决定模型的类型。 文件中文本列取值长度不能超过4096个字符。 必须至少包含两列,且不得超过1000列。 数据集的总行数不能超过1000万行。 zip包中的多个CSV文件必须使用相同的编码格式,都包含列名或都不包含列名;且列的顺序必须保持一致。
机器学习与深度学习 机器学习是一种让计算机系统从数据中学习的方法。我们给计算机一些输入数据和对应的输出结果,让它通过分析这些数据的模式和规律,自动学习并做出预测或决策。机器学习的目标是让计算机能够从经验中学习,从而改善性能并适应新的情境。 深度学习是机器学习的一种特殊类型,它专注于使用深层神经网络进行学习和推理。
非平台存储的数据集,在进行数据管理、评估、处理时需用户自行保证数据地址有效。 待评估模型: 支持选择多个模型版本同时评估,最多选择5个。支持同时选择预置模型和训练后模型。 评估数据集 : 支持选择平台数据集或 预置数据集 作为评估数据集。 注: 若数据集保存在BOS中,请勿在提交任务后修改BOS数据。修改后可能会导致任务失败! 评估模型将按照模型服务的批量推理进行计费。
您可以访问该页面: https://ai.baidu.com/easydl/app/validate/ml/models/verify,并从中复制数据请求的 Body 部分作为参考模板。这将帮助您理解如何灵活处理各种不同的字段。
这个功能主要是给习惯看源码的研发,可以方便看出执行流程,不过需要注意的是爱速搭实际执行并不是使用这个生成的代码,因此这里仅供参考,输出的伪代码并不保证能运行。 节点分类介绍 接下来详细介绍各个节点的功能 数据接口 发送 HTTP 请求 最基本的 HTTP 请求发送节点,使用方法同【单个接口 API】 数据源 SQL 在数据源上执行 SQL 操作。
1、 赛题内容 生成一个可制作贺岁文案内容的精调模型(限定使用ERNIE Speed,通过对模型精调使其保持原有能力的同时,具备准确理解并执行文案创作中创作长度相关指令的能力), 第二期赛题链接 。 a. 输入:包含创作长度要求的对文案创作的需求描述文本。
Python JavaScript and TypeScript R Java Bash Python SDK使用 run_code方法,JavaScript SDK使用runCode方法,language参数传递沙箱中代码运行需要使用的编程语言即可,下面是一些示例。 前提条件 请按照文档配置环境变量。 目前仅支持官方代码沙箱,即template名为 code-interpreter-v1。