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Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。
以使用较大的训练轮数，反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 数据批量大小（batch_size） >=1 4/8 数据批量大小是指对数据集进行分批读取训练时，所设定的每个批次数据大小。批量大
用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。 核采样（top_p） 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样值越大，输出的多样性越高；核采样值越小，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作AP
Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的NLP大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。 图6 获取调用路径 获取项目ID。在页面右上角“我的凭证”，在“API凭证”页面可获取项目ID。 图7 获取项目ID 获取Token。参考《API参考》文档“如何调用REST
存，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为华为账号，将不支持获取账号Token。建议为您自己创建一个IAM用户，获取IAM用户的Token。 获取Token方法： Token可通过调用“获取Token”接口获取，接口调用示例如下： 伪码 POST https://iam.cn-southwest-2
内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等
搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术，提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文
应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID
空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取 > 数据导入”，单击右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择支持自定义格式转换的数据集类型，如“文本 > 预训练文本”。 文件格式选择“自定义”，单击“下载脚本样例”获取脚本样例，单击“选择路径”上传自定义格式转换脚本。
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 学习率调整策略 用于选择学习率调度器的类型。学习率调度器可以在训练过程中动态地调整学习率，以改善模型的训练效果。目前支持CosineDecayLR调度器。 变量权重 变量权重 训练数据设置完成后，会显示出各变量以及
的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 验证损失值 模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
表高度、有效波高等指标。不同模型的指标以页面展示为准。 深海变量 用于描述海洋深层的物理和化学特性，这些参数在海洋模型中用于模拟海洋内部的动态和状态。包括海温、海盐、海流径向速率、海流纬向速率等。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 海洋类预测场景的参数配置示例如下： 图3 调测科学计算大模型示例（海洋类预测）
的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。数值越高，表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小，代表模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。对于训练异常或失败的任务也可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型
和应用。 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。 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
按标签：该场景适用于通过数据打标类清洗算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成清洗文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。 填写示例如图1所示。 图1 “按标签”配比方式填写示例 页面将返回至“数据配比”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。
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