Volcano Ark: treinamento em modelos grandes e serviço de computação em nuvem, inscreva-se para obter uma aritmética equivalente a US$ 150

Introdução geral

A Volcano Ark é uma plataforma de computação em nuvem lançada pela Volcano Engine que se concentra em serviços de modelos grandes, com o objetivo de fornecer às empresas uma solução completa, desde a seleção de modelos, treinamento até a aplicação. Contando com o profundo acúmulo da ByteDance no campo de IA, o Volcano Ark integra os recursos de big model de várias empresas importantes de IA, como Baichuan Intelligence, MiniMax, etc., abrangendo aplicações em vários cenários, como processamento de linguagem natural e geração de imagens. Independentemente de você precisar de modelos pré-treinados prontos para uso ou de ajuste fino de modelos personalizados, o Volcano Ark pode atender à demanda por meio de sua avançada infraestrutura de nuvem. Ele atende amplamente a setores como finanças, educação e comércio eletrônico, ajudando as empresas a implantar rapidamente grandes modelos e melhorar sua inteligência.

Lista de funções

• modelo quadradoMacromodelos pré-treinados: Há uma grande variedade de macromodelos pré-treinados disponíveis, que podem ser selecionados e usados diretamente pelo usuário sob demanda.
• modelagem e ajuste finoSuporte ao upload de dados para ajustar o grande modelo de acordo com cenários comerciais específicos.
• serviço de inferênciaProcessamento de dados em tempo real usando modelos grandes, por exemplo, geração de texto, perguntas e respostas, etc.
• Treinamento na nuvemFornecimento de recursos de computação de alto desempenho para modelos grandes para dar suporte a tarefas de treinamento em grande escala.
• Ferramentas de avaliaçãoRecursos de avaliação integrados para ajudar os usuários a testar o desempenho de modelos grandes.
• API DockingFornecimento de interfaces para incorporar recursos de big model aos sistemas corporativos.
• segurançaSegurança e conformidade: Garanta a segurança e a conformidade de grandes dados de modelos e processos computacionais.

Usando a Ajuda

Registro e login

1. Acesse o site oficial: Digite "https://console.volcengine.com/ark/".
2. Registrar uma conta::
   • Clique em "Register" (Registrar) no canto superior direito, digite seu número de celular ou endereço de e-mail e defina uma senha.
   • Após concluir a verificação do captcha, ative a conta.
3. Plataforma de login::
   • Use sua conta registrada para fazer login. No primeiro login, talvez seja necessário vincular informações comerciais para desbloquear mais recursos.

Funções principais

1. seleção de um modelo grande (modelo quadrado)

• **Acesso ao Model PlazaApós fazer o login, clique em "Model Plaza" na barra de navegação à esquerda.
• Procurar modelos::
  • A página exibe vários modelos grandes (por exemplo, modelos de linguagem, modelos de imagem), cada um rotulado com cenários aplicáveis (por exemplo, atendimento inteligente ao cliente, geração de texto).
  • Clique no nome do modelo para visualizar informações detalhadas, incluindo tamanhos de parâmetros, idiomas suportados, etc.
• Usando o modelo::
  • Selecione um modelo grande e clique em "Add to Workspace" para usá-lo em operações subsequentes.

2. ajuste fino do modelo

• Criação de tarefas::
  • Navegue até "Model Finishing" e clique em "New Finishing Task" (Nova tarefa de acabamento).
• Carregar dados::
  • Prepare os conjuntos de dados relacionados à empresa (os formatos TXT e CSV são compatíveis) e clique em "Upload Files".
  • Os dados precisam corresponder ao formato de entrada do modelo de destino (por exemplo, texto simples para modelagem de linguagem).
• Parâmetros de configuração::
  • Selecione um modelo grande de base e ajuste os parâmetros de treinamento (por exemplo, taxa de aprendizado, tamanho do lote).
  • Os parâmetros padrão são adequados para as primeiras tentativas e podem ser personalizados por usuários avançados.
• Comece a fazer o ajuste fino::
  • Clique em "Start Training" (Iniciar treinamento) e a plataforma chamará os recursos de GPU da nuvem para execução.
  • Verifique seu progresso em "Task Management" e faça o download do modelo grande ajustado quando terminar.

3. raciocínio de dados

• Novo raciocínio::
  • Clique em "New Reasoning Task" (Nova tarefa de raciocínio) em "Reasoning Service" (Serviço de raciocínio).
• dados de entrada::
  • Insira manualmente (por exemplo, uma pergunta) ou carregue dados em massa (por exemplo, um arquivo CSV).
• Executando o modelo grande::
  • Selecione o modelo grande no espaço de trabalho e clique em "Run" (Executar).
  • O sistema retorna resultados, como texto gerado ou conclusões de análise, que podem ser baixados ou visualizados diretamente.
• cenário do aplicativoGeração de respostas de atendimento ao cliente, resumos de artigos, etc.

4. treinamento baseado em nuvem

• Configuração do ambiente::
  • Em Cloud Training, selecione os recursos computacionais (por exemplo, configuração de várias GPUs).
• Fazer upload de recursos::
  • Faça upload de código personalizado (por exemplo, scripts PyTorch) e conjuntos de dados de treinamento.
• Treinamento executivo::
  • Clique em "Start Training" (Iniciar treinamento) e a plataforma alocará recursos para executar o treinamento do modelo grande.
  • O registro de treinamento é exibido em tempo real e os parâmetros podem ser ajustados a qualquer momento.

5. avaliação do modelo

• Ir para a revisão::
  • Navegue até "Evaluation Tools" e selecione o modelo grande que você deseja testar.
• Carregamento de conjuntos de teste::
  • Forneça os dados rotulados (por exemplo, pares de perguntas e respostas) e clique em "Start Evaluation" (Iniciar avaliação).
• Exibir resultados::
  • O sistema gera métricas (por exemplo, precisão, pontuações F1) que são exibidas graficamente.
  • Suporte à exportação de relatórios de avaliação para otimização de modelos.

Funções em destaque

Big Model API Docking

• Obter a chave::
  • Clique em "Generate API Key" (Gerar chave de API) no "Developer Centre" (Centro de desenvolvedores) e salve-a corretamente.
• sistema integrado::
  • Faça o download do Volcano Ark SDK e configure o ambiente de acordo com a documentação.
  • Código de amostra (Python):

    from volcengine.ark import ArkClient
    cliente = ArkClient(api_key='sua chave')
    result = client.inference(model_id='Model ID', input='Hello')
    print(result)
    

• usoIncorporação de recursos de big model em aplicativos corporativos, como sistemas inteligentes de Q&A.

Gerenciamento de segurança de modelos grandes

• alocação de privilégios::
  • Defina níveis de acesso para sua equipe no Security Management.
• proteção de dados::
  • Transmissão criptografada por padrão, suporte para que os usuários habilitem a criptografia de armazenamento.
• conformidade::
  • Ferramentas integradas verificam os dados quanto à conformidade com as normas do setor.

Dicas e truques

• Preparação de dadosQualidade dos dados: garanta a qualidade dos dados antes de fazer o ajuste fino para evitar que ruídos estranhos afetem o desempenho de modelos grandes.
• Monitoramento de recursosVisualização do consumo de recursos de computação no "Billing Management" para planejamento racional de tarefas.
• Canais de suporteEm caso de dúvidas, consulte a documentação na Central de Ajuda ou entre em contato com o Atendimento ao Cliente.

Por meio das etapas acima, os usuários podem fazer uso total da função de modelo grande do Volcano Ark e realizar facilmente o processo completo, desde a seleção, o ajuste fino até a aplicação.