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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景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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，
训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“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。
Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小，导致模型的收敛速度太慢，无法达到最优解。您可以尝试增大训练轮数或者增大学习率的方式来解决。 图4 异常的Loss曲线：平缓且保持高位 Loss曲线异常抖动：
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。批量大小越大，训练速度越快，但是也会占用更多的内存资源，并且可能导致收敛困难或者过拟合；批量大小越小，内存消耗越小，但是收敛速度会变慢，同时模型更容易受到数据噪声的影响，从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的
多场景测试：对多种不同场景下的prompt进行测试，确保在各种情境下系统能够有效响应： 不同语言对的翻译：如图3，针对不同的语言对（如中文到法语、俄语到西班牙语），评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对 复杂对话场景：如图4，当用户在对话中频繁切换意图时，测试意图识
、全球海浪高度。 全球海洋要素：实现预测全球范围内海面高度， 温度、盐度、海流速度纬向分量和海流速度经向分量变量。 区域海洋要素：实现预测特定区域范围内海面高度， 温度、盐度、海流速度纬向分量和海流速度经向分量变量。 全球海洋生态：实现预测全球范围内的叶绿素浓度、硅藻浓度等8种生态变量。
动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人工客服，可以处理更多的客户咨询，且响应速度快；降低运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能
署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.0.0 2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本模型运行速度有提升，用于降水预测，支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030 2024年10月发布的版本，用
目录下只有1个数据文件时，文件无命名要求。 目录下有多个数据文件时，需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字样，如train01.csv；验证数据名称需包含eval字样；测试数据名称需包含test字样。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。
Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.0.0 用于降水预测 2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本模型运行速度有提升，支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030 用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时。
使得权重值趋于较小，从而提高模型的泛化性能。 滑动平滑训练 一种训练策略，通过在模型预测的标签上添加少量噪声来避免过拟合，常用于提升模型在测试数据集上的泛化能力。 极大值抑制阈值 在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果，但其效率较低且成本高昂。相对而言，机器翻译虽然在速度和成本上具备优势，但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻
学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 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。 热身比例 热身比例是指在模型训练初期逐渐增加学习率的过程。 由于训练初期模型的权重通常是随机初始化的，预测能力较弱，若直接
模型压缩：在模型部署前，进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。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
数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。 支持视频的格式包括常见的mp4/avi格式文件，每个视频时长要大于128s，FPS>=10，用annotation.json对文件进行标注。
成文章、撰写报告，还是设计广告文案，盘古大模型都能根据输入需求灵活调整，生成符合预期的高质量内容。 推理速度快 盘古大模型采用了高效的深度学习架构和优化算法，显著提升了推理速度。在处理请求时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适
管理知识库 Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 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“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px，关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件，需要保证训练集图片和测试部署时的图片保持一致。 构建CV大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古CV大模型数据集流程见表2。
可以选择“全局服务资源”，即服务部署时不区分区域，访问全局级服务，不需要切换区域，全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务（OBS）、内容分发网络（CDN）等。 选择完成后，单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”，完成用户组授权。 图5 完成授权 创建盘古子用户 创建盘古子用户步骤如下：
上角“继续上传”，上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试，以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配，最终输出与查询相关的信息，并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下： 登录ModelArts Studi
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