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具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 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管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。
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 支持选择多个起报时间作为推理作业的开始时间,每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量,包括10m
模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标,进行横向(相同训练数据+不同规格的通用模型)或纵向(不同训练数据训练的多个模型版本)对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测:您可以采用人工评测的方式,参照目标任务构造评测集,通
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
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
确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构,并结合不同的训练数据进行精细
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。 父主题: 大模型微调训练类问题
训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性:预训练旨在让模型学习广泛的通用知识,建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练,模型可以掌握丰富的语言模式,如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据:通常使用海量的无监督数据(如文本语料库
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。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案
具备。 评估作业员 拥有数据工程数据评估-评估作业模块的所有权限,其余角色不具备。 数据导入员 拥有数据工程数据获取-数据导入模块的所有权限,其余角色不具备。 数据加工员 拥有数据工程数据加工模块的所有权限,其余角色不具备。 数据发布员 拥有数据工程数据发布模块的所有权限,其余角色不具备。
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。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
科学计算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。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
变量权重 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。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据集,这里数据集需为再分析类型数据,同时需要完成加工作业,加工时需选择气象预处理算子。 训练集 选择训练数据中的部分时间数据,训练数据集尽可能多一些。
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
它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型
模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 大模型微调训练类问题
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 按实际任务时长,时长精确到秒。 数据通算服务 按需计费 通算单元 后付费,根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长,时长精确到秒。 数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费,按照订单的购买周期结算
答完全不同 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 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好