Volcano Ark: formación en Big Model y servicio de computación en la nube, inscríbase por 150 dólares de aritmética equivalente

Introducción general

Volcano Ark es una plataforma de computación en la nube lanzada por Volcano Engine que se centra en los servicios de grandes modelos, con el objetivo de proporcionar a las empresas una solución completa desde la selección del modelo, la formación hasta la aplicación. Basándose en la profunda acumulación de ByteDance en el campo de la IA, Volcano Ark integra los recursos de grandes modelos de varias de las principales empresas de IA, como Baichuan Intelligence, MiniMax, etc., cubriendo aplicaciones multiescenario como el procesamiento del lenguaje natural y la generación de imágenes. Tanto si necesita modelos preentrenados listos para usar como modelos personalizados de ajuste fino, el Arca de los Volcanes puede satisfacer la demanda a través de su potente infraestructura en la nube. Sirve ampliamente a industrias como las finanzas, la educación y el comercio electrónico, ayudando a las empresas a desplegar rápidamente grandes modelos y mejorar su inteligencia.

Lista de funciones

• modelo cuadradoEl usuario dispone de una amplia gama de macromodelos preentrenados que puede seleccionar y utilizar directamente cuando lo desee.
• modelización y puesta a puntoSoporte de carga de datos para ajustar el gran modelo a escenarios empresariales específicos.
• servicio de inferencia: Procesamiento de datos en tiempo real utilizando grandes modelos, por ejemplo, generación de textos, preguntas y respuestas, etc.
• Formación en la nubeProporcionar recursos informáticos de alto rendimiento para modelos de gran tamaño con el fin de apoyar las tareas de formación a gran escala.
• Herramientas de evaluaciónFunciones de evaluación integradas para ayudar a los usuarios a probar el rendimiento de grandes modelos.
• API de acoplamientoFunciones: Proporcionar interfaces para integrar las capacidades de los grandes modelos en los sistemas empresariales.
• seguridad: Garantizar la seguridad y la conformidad de grandes modelos de datos y procesos computacionales.

Utilizar la ayuda

Registro e inicio de sesión

1. Acceda al sitio web oficial: Tipo "https://console.volcengine.com/ark/".
2. Registrar una cuenta::
   • Haga clic en "Registrarse" en la esquina superior derecha, introduzca su número de teléfono móvil o dirección de correo electrónico y establezca una contraseña.
   • Tras completar la verificación captcha, active la cuenta.
3. Plataforma de acceso::
   • Utilice su cuenta registrada para iniciar sesión, la primera vez que inicie sesión es posible que tenga que vincular información comercial para desbloquear más funciones.

Funciones principales

1. Selección de un modelo grande (modelo cuadrado)

• **进入模型广场: Tras identificarse, haga clic en "Plaza de modelos" en la barra de navegación de la izquierda.
• Buscar modelos::
  • La página muestra varios modelos de gran tamaño (por ejemplo, modelos lingüísticos, modelos de imagen), cada uno etiquetado con escenarios aplicables (por ejemplo, atención al cliente inteligente, generación de textos).
  • Haga clic en el nombre del modelo para ver los detalles, incluidos los tamaños de los parámetros, los idiomas admitidos, etc.
• Utilización del modelo::
  • Seleccione un modelo grande y haga clic en "Añadir al espacio de trabajo" para utilizarlo en operaciones posteriores.

2. Ajuste del modelo

• Creación de tareas::
  • Vaya a "Acabado del modelo" y haga clic en "Nueva tarea de acabado".
• Cargar datos::
  • Prepare los conjuntos de datos relacionados con la empresa (se admiten los formatos TXT y CSV) y haga clic en "Cargar archivos".
  • Los datos deben coincidir con el formato de entrada del modelo de destino (por ejemplo, texto sin formato para la modelización lingüística).
• Parámetros de ajuste::
  • Seleccione un modelo base grande y ajuste los parámetros de entrenamiento (por ejemplo, velocidad de aprendizaje, tamaño del lote).
  • Los parámetros por defecto son adecuados para los primeros intentos y pueden ser personalizados por usuarios avanzados.
• Empezar a afinar::
  • Haz clic en "Start Training", la plataforma llama a los recursos GPU de la nube para que se ejecuten.
  • Compruebe su progreso en "Gestión de tareas" y descargue el modelo grande perfeccionado cuando haya terminado.

3. Razonamiento de datos

• Nuevo razonamiento::
  • Haga clic en "Nueva tarea de razonamiento" en "Servicio de razonamiento".
• datos de entrada::
  • Introduzca manualmente (por ejemplo, una pregunta) o cargue datos masivos (por ejemplo, un archivo CSV).
• Ejecutar el gran modelo::
  • Seleccione el modelo grande en el espacio de trabajo y haga clic en "Ejecutar".
  • El sistema devuelve resultados, como textos generados o conclusiones de análisis, que pueden descargarse o visualizarse directamente.
• escenario de aplicaciónGeneración de respuestas de atención al cliente, resúmenes de artículos, etc.

4. Formación en la nube

• Configuración del entorno::
  • En Cloud Training, seleccione los recursos computacionales (por ejemplo, configuración multi-GPU).
• Cargar recursos::
  • Cargue código personalizado (por ejemplo, scripts PyTorch) y conjuntos de datos de entrenamiento.
• Formación de directivos::
  • Haga clic en "Iniciar entrenamiento", la plataforma asigna recursos para ejecutar el entrenamiento del modelo grande.
  • El registro del entrenamiento se muestra en tiempo real y los parámetros pueden ajustarse en cualquier momento.

5. Evaluación del modelo

• Ir a la revisión::
  • Vaya a "Herramientas de evaluación" y seleccione el modelo grande que desea probar.
• Carga de conjuntos de pruebas::
  • Proporcione los datos etiquetados (por ejemplo, pares pregunta-respuesta) y haga clic en "Iniciar evaluación".
• Ver resultados::
  • El sistema genera métricas (por ejemplo, precisión, puntuaciones F1) que se muestran gráficamente.
  • Posibilidad de exportar informes de evaluación para la optimización de modelos.

Funciones destacadas

API de acoplamiento de Big Model

• Obtener la llave::
  • Haz clic en "Generar clave API" en el "Centro de desarrollo" y guárdala correctamente.
• sistema integrado::
  • Descargue el SDK de Volcano Ark y configure el entorno de acuerdo con la documentación.
  • Código de ejemplo (Python):

    from volcengine.ark import ArkClient
    client = ArkClient(api_key='你的密钥')
    result = client.inference(model_id='模型ID', input='你好')
    print(result)
    

• utilice: Incorporación de las capacidades de los grandes modelos en las aplicaciones empresariales, como los sistemas inteligentes de preguntas y respuestas.

Gestión de la seguridad de grandes modelos

• asignación de privilegios::
  • Establezca niveles de acceso para su equipo en Gestión de la seguridad.
• protección de datos::
  • Transmisión cifrada por defecto, soporte para que los usuarios activen el cifrado del almacenamiento.
• conformidad::
  • Las herramientas integradas comprueban que los datos cumplen la normativa del sector.

Trucos y consejos

• Preparación de datosEl objetivo: garantizar la calidad de los datos antes del ajuste fino para evitar que ruidos extraños afecten al rendimiento de los grandes modelos.
• Supervisión de recursosVisualización del consumo de recursos informáticos en "Gestión de la facturación" para una planificación racional de las tareas.
• Canales de apoyoSi tiene alguna duda, consulte la documentación en el Centro de ayuda o póngase en contacto con el Servicio de atención al cliente.

A través de los pasos anteriores, los usuarios pueden hacer pleno uso de la función de modelo de gran tamaño de Volcano Ark y realizar fácilmente el proceso completo, desde la selección y el ajuste fino hasta la aplicación.