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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎
例如【华为云应用平台】MessageSMS |notice|2024-04-01 10:35:00|30S及时率_分运营商_10分钟_动态_GZ|details。
我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 用户个人创建的数据集是属于个人账号下的专属数据，未经本人许可不会被其他人员查看到，且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题： AI原生应用引擎
大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。
使用AI原生应用引擎完成模型调优 模型调优是一种通过对模型进行微调来适应特定任务或数据集的技术，适用于需要个性化定制或在特定任务上追求更高性能表现的场景。在模型调优过程中，用户需要构建一个符合业务场景任务的训练集，这个训练集通常由业务数据和业务逻辑构成。
AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ 进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎
什么是AI原生应用引擎 AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台。无论是研发技术人员还是业务人员，都可通过简易的界面化操作，快速开发大模型应用或训练专属模型。
AI原生应用引擎 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 模型微调任务一直在等待中是什么原因？ 大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ AI原生应用引擎中预置了哪些提示语？ AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？
需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 创建微调任务 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型微调流水线”。
调测模型 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型调测”。 对于平台预置的模型以及模型服务商提供的模型，也可以在左侧导航栏单击“资产中心”，将鼠标移至大模型卡片并单击“体验”，进入模型调测页面。
这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。
AppStage运维中心提供短信提示功能，默认为5条语音或短信/天/实例，当用户需要更多提示告警容量时，需要购买额外的服务扩展包增加告警发送容量。
需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 创建微调数据集 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“知识中心 > 微调数据集”。 在“微调数据集”页面，单击右上角“创建微调数据集”。
在辅助数据标注的方法中，通过训练模型，可以实现标注结果，从而提高数据的质量和准确性。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 操作须知 只有格式为“对话文本”的微调数据集才可进行标注。
AI原生应用引擎资产中心预置了多款提示语模板，这些模板是基于大量应用场景下的经验或者训练语料而总结出一些优质的提示语组成结构，将其抽离成为一种模板，支持测试、一键快速复制及收藏等。在模型调测时引用提示语模板，可以快速推进引导对话的发展，或者增加故事的复杂性和深度。
按需计费 千tokens * 每千tokens单价 推理单元 将基础或者预训练后的模型部署为在线服务时使用的算力单元，通过购买推理单元实现服务QPS扩容。 包年/包月 包年/包月：实例数量*实例单价*购买时长 大模型调用 大模型调用次数。
大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。
当模型训练完成后需要在“算法配置”页签，选择当前模型。 训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断 > 任务配置”，选择“异常检测 > 汇聚任务管理”查看。 单击“Judge配置”，切换至“Judge配置”页签，配置Judge定时任务，对数据及训练结果进行对比判断。
参考步骤四：配置训练模型配置异常检测算法模型，并进行模型训练。 训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断 > 任务配置”，选择“异常检测 > 汇聚任务管理”查看。 父主题： 创建异常检测任务
通过异常检测上报告警 AIOps的异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 在AIOPS中，异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值就是简单设置上限或者下限值。
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