Volcano Ark: Big Model Training und Cloud Computing Service, Anmeldung für $150 Equivalent Arithmetic

Allgemeine Einführung

Volcano Ark ist eine von Volcano Engine ins Leben gerufene Cloud-Computing-Plattform, die sich auf Big-Model-Services konzentriert und darauf abzielt, Unternehmen eine Komplettlösung von der Modellauswahl über das Training bis zur Anwendung zu bieten. Volcano Ark stützt sich auf die umfassende Erfahrung von ByteDance im KI-Bereich und integriert die Big-Model-Ressourcen mehrerer führender KI-Unternehmen wie Baichuan Intelligence, MiniMax usw. und deckt damit Anwendungen für mehrere Szenarien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Bilderzeugung ab. Ganz gleich, ob Sie vorgefertigte, trainierte Modelle oder eine kundenspezifische Modellfeinabstimmung benötigen, Volcano Ark kann dank seiner leistungsstarken Cloud-Infrastruktur alle Anforderungen erfüllen. Volcano Ark ist in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Bildungswesen und dem E-Commerce weit verbreitet und unterstützt Unternehmen bei der schnellen Bereitstellung großer Modelle und der Verbesserung ihrer Intelligenz.

Funktionsliste

• Modell PlazaEine breite Palette von vortrainierten Makromodellen steht zur Verfügung, die bei Bedarf direkt vom Benutzer ausgewählt und verwendet werden können.
• Modellierung und FeinabstimmungUnterstützung des Hochladens von Daten zur Feinabstimmung des großen Modells auf spezifische Geschäftsszenarien.
• AbfragedienstDatenverarbeitung in Echtzeit mit großen Modellen, z. B. Texterstellung, Fragen und Antworten usw.
• Cloud-AusbildungBereitstellung hochleistungsfähiger Rechenressourcen für große Modelle zur Unterstützung umfangreicher Trainingsaufgaben.
• BewertungsinstrumenteIntegrierte Evaluierungsfunktionen, die den Benutzern helfen, die Leistung großer Modelle zu testen.
• API-AndockenBereitstellung von Schnittstellen zur Einbettung von Big Model-Funktionen in Unternehmenssysteme.
• SicherheitSicherheit und Konformität großer Modelldaten und Berechnungsprozesse gewährleisten.

Hilfe verwenden

Registrieren & Anmelden

1. Besuchen Sie die offizielle Website: Typ "https://console.volcengine.com/ark/".
2. Registrieren Sie sich für ein Konto::
   • Klicken Sie auf "Registrieren" in der oberen rechten Ecke, geben Sie Ihre Handynummer oder E-Mail-Adresse ein und legen Sie ein Passwort fest.
   • Aktivieren Sie das Konto, nachdem Sie die Captcha-Prüfung abgeschlossen haben.
3. Login-Plattform::
   • Verwenden Sie Ihr registriertes Konto, um sich anzumelden. Bei der ersten Anmeldung müssen Sie möglicherweise Geschäftsinformationen angeben, um weitere Funktionen freizuschalten.

Hauptfunktionen

1. die Auswahl eines großen Modells (Modellquadrat)

• **Zugang zum Model PlazaNach dem Einloggen klicken Sie in der linken Navigationsleiste auf "Model Plaza".
• Modelle durchsuchen::
  • Auf der Seite werden mehrere große Modelle (z. B. Sprachmodelle, Bildmodelle) angezeigt, die jeweils mit anwendbaren Szenarien gekennzeichnet sind (z. B. intelligenter Kundendienst, Texterstellung).
  • Klicken Sie auf den Modellnamen, um detaillierte Informationen zu erhalten, z. B. zu den Parametergrößen, den unterstützten Sprachen usw.
• Verwendung des Modells::
  • Wählen Sie ein großes Modell aus und klicken Sie auf "Zum Arbeitsbereich hinzufügen", um es für weitere Operationen zu verwenden.

2. die Feinabstimmung des Modells

• Aufgaben erstellen::
  • Navigieren Sie zu "Model Finishing" und klicken Sie auf "New Finishing Task".
• Daten hochladen::
  • Bereiten Sie die geschäftsbezogenen Datensätze vor (die Formate TXT und CSV werden unterstützt) und klicken Sie auf "Dateien hochladen".
  • Die Daten müssen dem Eingabeformat des Zielmodells entsprechen (z. B. einfacher Text für die Sprachmodellierung).
• Einstellung der Parameter::
  • Wählen Sie ein großes Basismodell und passen Sie die Trainingsparameter an (z. B. Lernrate, Stapelgröße).
  • Die Standardparameter sind für erste Versuche geeignet und können von fortgeschrittenen Benutzern angepasst werden.
• Beginn der Feinabstimmung::
  • Klicken Sie auf "Training starten", und die Plattform ruft die Cloud-GPU-Ressourcen auf, um sie auszuführen.
  • Überprüfen Sie Ihren Fortschritt in der "Aufgabenverwaltung" und laden Sie das feinabgestimmte große Modell herunter, wenn Sie fertig sind.

3. datenbezogene Argumentation

• Neue Begründungen::
  • Klicken Sie auf "Neue Begründungsaufgabe" im "Begründungsdienst".
• Eingangsdaten::
  • Geben Sie manuell ein (z. B. eine Frage) oder laden Sie Massendaten hoch (z. B. eine CSV-Datei).
• Ausführung des großen Modells::
  • Wählen Sie das große Modell im Arbeitsbereich aus und klicken Sie auf "Ausführen".
  • Das System liefert Ergebnisse, z. B. generierte Texte oder Analyseergebnisse, die heruntergeladen oder direkt angezeigt werden können.
• AnwendungsszenarioErstellen von Kundendienstantworten, Artikelzusammenfassungen usw.

4. cloudbasierte Schulung

• Umgebung Konfiguration::
  • Wählen Sie in Cloud Training die Rechenressourcen aus (z. B. Multi-GPU-Konfiguration).
• Ressourcen hochladen::
  • Laden Sie benutzerdefinierten Code (z. B. PyTorch-Skripte) und Trainingsdatensätze hoch.
• Ausbildung von Führungskräften::
  • Klicken Sie auf "Training starten", die Plattform weist die Ressourcen für das Training des großen Modells zu.
  • Das Trainingsprotokoll wird in Echtzeit angezeigt und die Parameter können jederzeit angepasst werden.

5. die Bewertung des Modells

• Zur Rezension::
  • Navigieren Sie zu "Evaluierungswerkzeuge" und wählen Sie das große Modell aus, das Sie testen möchten.
• Hochladen von Testsätzen::
  • Geben Sie die beschrifteten Daten (z. B. Frage-Antwort-Paare) ein und klicken Sie auf "Auswertung starten".
• Ergebnisse anzeigen::
  • Das System generiert Metriken (z. B. Genauigkeit, F1-Scores), die grafisch dargestellt werden.
  • Unterstützung für den Export von Bewertungsberichten zur Modelloptimierung.

Ausgewählte Funktionen

Big Model API Docking

• Holen Sie sich den Schlüssel::
  • Klicken Sie auf "API-Schlüssel generieren" im "Entwicklerzentrum" und speichern Sie ihn ordnungsgemäß.
• integriertes System::
  • Laden Sie das Volcano Ark SDK herunter und konfigurieren Sie die Umgebung entsprechend der Dokumentation.
  • Beispielcode (Python):

    from volcengine.ark import ArkClient
    client = ArkClient(api_key='Ihr Schlüssel')
    result = client.inference(model_id='Modell-ID', input='Hallo')
    print(ergebnis)
    

• verwenden.Einbettung von Big-Model-Funktionen in Unternehmensanwendungen, wie z. B. intelligente Q&A-Systeme.

Sicherheitsmanagement für große Modelle

• Privilegienvergabe::
  • Legen Sie im Sicherheitsmanagement Zugriffsstufen für Ihr Team fest.
• datenschutz::
  • Standardmäßig verschlüsselte Übertragung, Unterstützung für Benutzer zur Aktivierung der Speicherverschlüsselung.
• Compliance::
  • Integrierte Tools überprüfen die Daten auf Übereinstimmung mit den Branchenvorschriften.

Tipps & Tricks

• Vorbereitung der DatenSicherstellung der Datenqualität vor der Feinabstimmung, um zu vermeiden, dass Fremdgeräusche die Leistung großer Modelle beeinträchtigen.
• Überwachung der RessourcenAnsicht des Verbrauchs von Computerressourcen in "Billing Management" zur rationellen Planung von Aufgaben.
• Support-KanäleBei Fragen sehen Sie bitte in der Dokumentation im Help Centre nach oder wenden Sie sich an den Kundendienst.

Durch die oben genannten Schritte können die Benutzer die große Modellfunktion von Volcano Ark voll ausschöpfen und den gesamten Prozess von der Auswahl über die Feinabstimmung bis hin zur Anwendung leicht realisieren.