Model Gallery预置了中文标题生成模型,您可以直接部署该模型。针对定制化场景,您也可以使用自己的数据集对模型进行微调训练。本文为您介绍如何在Model Gallery完成中文标题生成任务。
前提条件
已创建OSS Bucket存储空间,具体操作请参见控制台创建存储空间。
一、进入模型详情页面
进入Model Gallery页面。
登录PAI控制台。
在顶部左上角根据实际情况选择地域。
在左侧导航栏选择工作空间列表,单击指定工作空间名称,进入对应工作空间内。
在左侧导航栏选择快速开始 > Model Gallery。
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在Model Gallery首页,搜索EasyNLP_pai_mt5_title_generation_zh,单击对应模型卡片,进入模型详情页面。
二、直接部署和调试模型
部署模型服务
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在模型详情页面,单击模型部署。
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在模型部署详情页面,确认部署信息后,单击部署。
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在计费提醒对话框中,单击确定。
页面将自动跳转到服务详情页面。您可以在基本信息区域查看服务状态。当状态变为运行中时,表明服务部署成功。
在线调试模型
通过控制台进行在线调试
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在服务详情页面的在线预测文本框中输入请求数据,请求数据示例如下。
{ "data": ["在广州第一人民医院,一个上午6名患者做支气管镜检查,5人查出肺癌,且4人是老烟民!专家称,吸烟和被动吸烟是肺癌的主要元凶。"] } -
单击发送请求。
您可以在页面下方查看输出结果。发送请求后,页面底部显示HTTP请求详情,包含请求URL(如
quickstart-20240109-gskx开头的服务地址)、Authorization鉴权头信息及请求体JSON内容,可用于在控制台外通过API方式调用该模型服务。
通过Python代码进行在线调试
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查看服务的调用信息。
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在服务详情页面的资源信息区域,单击查看调用信息。
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在调用信息对话框的公网地址调用页签中,查看访问地址和Token,并保存到本地。
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使用以下示例代码发送服务请求。
import requests url = "<PredictionServiceEndpoint>" token = "<PredictionServiceAccessToken>" request_body = '{"data": ["在广州第一人民医院,一个上午6名患者做支气管镜检查,5人查出肺癌,且4人是老烟民!专家称,吸烟和被动吸烟是肺癌的主要元凶。"]}' request_body = request_body.encode('utf-8') headers = {"Authorization": token} resp = requests.post(url=url, headers=headers, data=request_body) print(resp.content.decode()) print("status code:", resp.status_code)其中:url和token需要分别配置为上述步骤中保存到本地的访问地址和Token。
系统返回结果如下所示。
{"data":["在广州第一人民医院,6名患者在肺癌中发现"],"is_generating":false,"duration":0.1982583999633789,"average_duration":1.1621181964874268} status code: 200
三、微调训练模型
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(可选)准备数据集。
说明如果您希望使用自己的数据来微调训练模型,可以按照以下操作步骤来准备训练数据集。
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Model Gallery提供了训练数据集。您可以使用默认数据集,也可以自己准备数据。训练数据格式为:
{"text": "<text>", "summary": "summary"} {"text": "<text>", "summary": "summary"} {"text": "<text>", "summary": "summary"} ...... {"text": "<text>", "summary": "summary"} -
将已准备的数据上传到OSS存储空间,具体操作,请参见上传文件。
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提交训练作业。
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返回模型详情页面,具体操作,请参见一、进入模型详情页面。
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在模型训练区域,将训练设置>输出路径配置为OSS Bucket路径,并单击训练。本示例使用默认数据集进行模型微调训练。
说明如果您准备了训练数据集,在模型训练区域,参照模型部署及训练操作步骤更新训练数据集后,再单击训练。
页面将自动跳转到任务详情页面。您可以单击任务日志,查看训练过程。训练任务提交后,进入任务详情页,页面上方显示任务进度(创建中 → 初始化中 → 已提交 → 运行中)。单击 任务日志 页签,可在日志输出区域查看训练作业的运行日志,日志中包含环境变量配置等信息。
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