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为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
使用主账号登录IAM服务控制台。 左侧导航窗格中，选择“用户组”页签，单击右上方的“创建用户组”。 图1 创建用户组 在“创建用户组”界面，输入“用户组名称”，单击“确定”，创建用户组。 返回用户组列表，单击操作列的“授权”。 图2 用户组授权 参考表1，在搜索框中搜索授权项，为用户组设置权限，选择后单击“下一步”。
下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，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“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。
任务同属的问题，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，请结合目标任
用于定义路径删除机制中的删除概率。路径删除是一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的网络连接，以防止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除
单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务，在“预置服务”页签中，选择所需调用的科学计算大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。
理性能的关键步骤。通过压缩模型，能够有效减少推理过程中的显存占用，节省推理资源，同时提高计算速度。当前，平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署：平台提供了一键式模型部署功能，用户可以轻松将训练好的模型部署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵
通过盘古推理SDK简介和使用推理SDK的文档，您将深入了解如何利用推理SDK高效集成盘古大模型的推理能力，为您的应用提供智能支持，提升模型在实际场景中的推理性能。 SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？
"你有什么办法让孩子写作业吗"} 中控模块：对于中控模块，可以首先尝试使用基础功能模型基于prompt来进行相关中控逻辑的判断，一般情况下能够满足绝大部分场景的需求。如果针对特别细分的垂域场景，且需要中控逻辑能够取得接近100%准确率的效果，则可以按照需求可以准备对应的中控分类数据。以简单的二
觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标
rain01.csv；验证数据名称需包含eval字眼；测试数据名称需包含test字眼。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。 时序预测必须要包含一个时间列，时间列值的格式示例为 2024-05-27 或 2024/05/27 或 2024-05-27
发布预测类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 预测类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布视频类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 视频类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布气象类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 气象类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
发布其他类数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练，需要独立创建一个“发布数据集”。 其他类数据集当前仅支持发布为“默认格式”，操作步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程
图识别组件进行配置操作。 图7 连接组件操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认名称input，为固定值，不可编辑。 取值：选择“引用 > query”。query为开始组件的输出变量值。 在“分类配置”中，填写相关情景分类。 相关分类为针对该分类的描述语句或者关键
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程（Prompt Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不
若选择发布方式为“单个数据集”，选择数据集后，单击“下一步”。 图3 发布方式1 若选择发布方式为“混合数据集”，勾选多个数据集后，单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。
pdf等），方便导入至知识，为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具，支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示，帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性，确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者（具有一定代码开发经验的用户）：
若选择发布方式为“单个数据集”，选择数据集后，单击“下一步”。 图3 发布方式1 若选择发布方式为“混合数据集”，勾选多个数据集后，单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。
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