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为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场
在平台中，空间资产指的是存储在工作空间中的所有资源，包括数据资产和模型资产。这些资产是用户在平台上进行开发和管理的基础，集中存储和统一管理的方式有助于提升操作效率，并确保资源的规范性与安全性。 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，
“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或
量计费，系统将每小时自动扣费。 盘古大模型的计费模式见表1。 表1 计费模式表 计费类别 计费项 计费模式 计费量纲 付费方式 计费周期 模型服务 模型订阅服务 包周期计费 套 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费
提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 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
0.0 2024年12月发布的版本，支持分析历史数据中的特征与类别的关系，学习出一种映射规则或函数，然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。 Pangu-Predict-Table-Reg-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持根据已知的输入变量（特征）来预测一个连续型输出变量（目标变量）。
t开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型
计费项 盘古大模型分为模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源四个收费项。 模型订阅按照订阅时长预付费，提供1个月到1年供客户选择，自支付完成开始计费。 数据智算单元、数据通算单元按单元使用数量和时长后付费，时长精确到秒，数据托管单元按订购数量和时长预付费，提供1个月到1年供客户选择。
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
自定义：根据设置保存指定数量的checkpoints。 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
这种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。
包年/包月方式购买的资源到期后，请在平台订购管理页面进行续订操作。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面，单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。 父主题：
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管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域： 西南-贵阳一 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求
查看预测大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 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 > 模型部署”，完成创建预测大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
查看专业大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 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 > 模型部署”，完成创建专业大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
查看NLP大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署任务详情，具体步骤如下： 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 > 模型部署”，完成创建NLP大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
查看CV大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以查看大模型部署的任务详情，具体步骤如下： 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 > 模型部署”，完成创建CV大模型部署任务后，可以查看模型的部署状态。
构建微调数据。生成垂域微调（问答对）数据，将问答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答数据、检索增强问答数据和其他特定的指令任务数据等类型。 构造特定Prompt格式的数据。通过编写代码对数据进行处理，生成所需的带有Prompt格式的数据，保存成JSON文件。 低质量SFT数据过滤。包括
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表6 TaskOutputDto 参数
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