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查看数据集基本信息。在“基本信息”页签，可以查看数据详情、数据来源以及扩展信息。 下载原始数据集。在“数据预览”页签，可以查看数据内容，单击右上角“下载”即可下载原始数据集。 查看数据血缘。在“数据血缘”页签，可以查看当前数据集所经历的完整操作，如加工、标注等。 查看操作记录。在“操作记录”页签，可以查看当前数据集
果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在高空（深海）变量的预测精度越高。 表面Loss（海表Loss） 表面Loss（海表Loss）是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根
选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息。 计费模式 选择计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数，单次部署服务时，部署实例个数建议不大于10，否则可能触发限流导致部署失败。 基本信息
NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请
获取项目ID 从控制台获取项目ID 登录管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 图1 我的凭证 在“我的凭证”页面，获取项目ID（project_id），以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时，获取的项目id需要与盘古服
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题： 科学计算大模型
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 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、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类
10米V风 海表面10m纬向风速(ms-1)的权重设置。训练数据设置完成后，会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 海表高度 海表面高度(m)的权重设置。训练数据设置完成后，会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 海表面气压 海表面气压
响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型： start，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 message，消息节点，表示模型返回的消息。 plugin_start，插件调用请求节点，表示调用插件的请求信息。
org/project/rouge-score/）进行问答对的过滤。 下表列举了该场景常见的数据质量问题，以及相对应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据问题与清洗策略 序号 数据问题 清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理，删除或者修改对应的内容，或者直接过滤掉整条数据。
sdk出现json解析报错 图1 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。
过滤掉这些内容，以确保训练数据的安全性和道德性。 同质数据处理 ：同质的数据可能导致模型的偏倚和过拟合。可以使用哈希算法或文本相似度测量方法来检测并去除重复的数据条目。 典型的数据加工方法及示例见表1 典型数据加工方法。ModelArts Studio平台已经集成了常见的数据加工
附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到
时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件样例
与真实结果之间差距的指标。 该值越小，表示模型在高空（深海）变量的预测精度越高。 表面Loss（海表Loss） 表面Loss（海表Loss）是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。 该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方
Studio大模型开发平台的空间资产中，包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础，便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产：用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息，包括数据格式、大小、配比比例等。同时，平台支持数据集的删除等管理操作，使用户能
入数据中存在的时间点。 海表变量 用于描述海洋表面及其生态系统状态的具体指标，尤其是在海洋模型中用于模拟海洋生态和物理过程的输入变量。包括海平面气压、海表高度、总叶绿素浓度、叶绿素浓度、硅藻浓度、颗石藻浓度、蓝藻浓度、铁浓度、硝酸盐浓度、混合层深度、海表高度、有效波高等指标。不同模型的指标以页面展示为准。
为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 当您的目标任务是多轮问答，并且使用了多轮问答数据进行微调，微调后却发现多轮回答的效果不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。比如，当前是第三轮对话
工智能助手，生成内容更加具体。 表1给出了提示词的优化示例以及优化前后的效果对比，我们可以看到，优化提示词有助于提高模型在特定任务上的表现。在实际应用中，需要不断尝试和调整提示词，以实现最佳效果。 更多的提示词优化技巧可以参考提示词写作实践。 表1 提示词优化示例 场景 优化前提示词
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