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训练参数 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 数据批量大小 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。 通常情况下，较大的数据批量可以使梯度更加稳定，从而有利于模型的收敛。然而，较大的数据批量也会占用更多的显存资源，这可能导致显存不足，并且会延长每次训练的时长。
域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目，并在子项目中购买资源，然后以子项目为单位进行授权，使得用户仅能访问特定子项目中资源，使得资源的权限控制更加精确。
据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“CV大模型”。 训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录
'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求：本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定，从经验上来说，若实际场景相对简单和通用，使用几千条数据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数
停止计费 包周期服务到期后，保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
回答需要是确定且唯一的，建议降低“温度”或“核采样”的值（二者选其一调整）。若需要每次生成完全相同的回答，可以将“温度”置为0。 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。 父主题： 大模型微调训练类问题
功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
数据资产：数据资产是指用户在平台上发布的所有数据集。这些数据集会被存储在数据资产中，用户可以随时查看数据集的详细信息，如数据格式、大小、配比比例等，同时平台会自动记录每个数据集的操作历史，例如创建、发布及上线等过程。为了进一步简化管理，平台还支持数据集的删除功能，使用户能够对数据集进行灵活管理和调整。在模型训
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。 父主题： 提示词写作进阶技巧
景面临着众多碎片化AI需求场景。 传统的AI开发模式需要对每种目标类别单独采集数据、训练模型，依赖专家经验进行算法参数调优，最后才能上线应用。基于ModelArts Studio平台开发工作流，将数据标注、模型训练、部署上线等繁杂的流程固化为一个流水线的步骤。通过大模型的能力，即
具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和
在评测任务列表中，任务创建者可以对任务进行克隆（复制评测任务）、启动（重启评测任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测”，可进行如下操作： 克隆。单击操作列的“ 克隆”，可以复制当前评测任务。
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
步”。 在“文件类型”页面，选择文件类型。 导入文本文档数据。支持上传txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式的文本文档，要求单个文件不超过10M。 导入表格数据。支持上传xlsx、xls、csv格式的表格数据，要求单个文件不超过10M。 单击“点此上传”上传本地文
设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或
中期天气要素模型包括6h分辨率模型，即以起报时刻开始，可以逐6h往后进行降水情况的预测。 结果存储路径 用于存放模型推理结果的OBS路径。 输入数据 支持选择用于存放作为初始场数据的文件路径。 预报天数 支持选择以起报时间点为开始，对天气要素或降水进行预报的天数，范围为1~14天。 起报时间 支持选
输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题：
异常的Loss曲线：平缓且保持高位 Loss曲线异常抖动：Loss曲线异常抖动的原因可能是由于训练数据质量差，比如数据存在噪声或者分布不均衡，导致训练过程不稳定。你可以尝试提升数据质量的方式来解决。 图5 异常的Loss曲线：异常抖动 父主题： 大模型微调训练类问题
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