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cluster_install-ascend.sh脚本主要用于安装docker、hdad和k3s，请联系华为工程师获取。 pkg-path是步骤2中整合的安装包文件目录。 host-ip是设备在集群中的ip，一般为内网ip。 node-type是集群节点类型。其中，worker表示工作节点，controller表示主控节点。
情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。
["请分析以下内容的情感，回复积极或者消极\n内容：xxx], "target": "消极"} …… 数据中无异常样本：微调数据需要清洗和校验，滤除其中的噪声，尽可能保证回答中不存在异常数据。如空数据、重复、水印和异常字符等。 数据多样性：微调数据需要具有一定的多样性，多样性能增加
估报告、评估日志以及数据配置。 图1 任务详情界面 任务详情： 任务详情中包含打分模式、评估资源、评估模型、任务状态以及模型描述。 图2 任务详情 评估报告： 任务状态为“已完成”时，查看评估报告。评估报告中包含困惑度、评估概览以及模型结果分析。 困惑度：分数越低，评估结果越好。
盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。
单击“立即创建”，创建有监督微调训练任务。 有监督微调（全量微调）训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。 表2 有监督微调（全量微调）参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。
要准确完整的语义，符合主流价值观，并且文本中不能存在异常字符、分行异常等影响模型训练的问题。问题和答案需要匹配，且不能有空值。 文件类型为CSV：每一行代表一个问答对，确保每个问题和答案的数据都以逗号分隔，每行的数据完整且格式正确，文件中每个字段或列都应有适当的数据类型，例如文本
盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台，在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1，能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能，且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置，然后在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。
地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss Function）是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表2 训练相关概念说明
基本信息 单击“立即创建”，创建自监督训练任务。 自监督微调训练参数说明 不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。 一般来
比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。
询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。
agent.add_listener(InterruptListener()) 上面的例子中，当满足if判断条件时，就会直接终止agent的执行，并且agent的finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题： Agent（智能代理）
} return false; } }); 上述例子中，当满足if判断条件时，会直接终止Agent的执行，且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题： Agent（智能代理）
请介绍一下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时，可以通过批量替换{{location}}的值，来获得模型回答，提升评测效率。 同时，撰写提示词过程中，可以通过设置模型参数控制模型生成行为，如调整温度、核采样和最大口令限制等。模型参数的设置会影响模型的生成质量和
加急购买需求，可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”，搜索“盘古大模型”产品，选择问题类型并提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后，您可在购买页面选择合适的模型和推理资产，购买盘古大模型套件。 图3 购买盘古大模型套件 对于前期邀测用户，如果未购买模型推理资
↓ ↕ ► ◄ 表情符号校验 校验数据中是否存在表情符号，如 ⛪ 璉等，常见表情符清单请参见Full Emoji List。 空值校验 校验数据中是否存在空字符串。 异常格式校验 检查数据是否满足数据格式要求。 冗余换行符校验 检查数据中是否存在连续两个及以上的换行符。 表2 健康度状态说明
_schema的定义与说明与静态工具相同。 return_type。为可选参数，如果func为未指定返回值类型的callable类型，必须通过return_type指定返回值类型。 父主题： Agent（智能代理）
创建OBS桶时，桶区域需要与盘古大模型区域保持一致。其余配置参数可以使用默认值，详细OBS桶参数说明请参见OBS用户指南。 图5 创建OBS桶 参数填选完成后，单击“立即创建”。创建好的OBS桶将显示在桶列表中。 图6 OBS页面 在OBS中创建文件目录，并在目录中上传数据文件。 创建一个新的数据集
过创建一个新的数据集步骤，可以生成包含某个特定场景数据的数据集。例如，这个数据集可能只包含用于训练摘要提取功能的数据。然而，在实际模型训练中，通常需要结合多种任务类型的数据，而不仅限于单一场景的数据。因此，实际的训练会混合不同类型的数据。例如，为防止模型在训练后出现通用问答能力下降，会混入一定的通用数据。
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