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为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 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。
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 用于天气基础要素预测，时间分辨率为3小时。 支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B3，支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_6h-20241030
配置服务访问授权 配置OBS访问授权 盘古大模型服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，为了能够顺利进行存储数据、训练模型等操作，需要用户配置访问OBS服务的权限。 登录ModelArts
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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“话题重复度控制”或“温度”或
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 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入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
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
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 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的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。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
可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发 > 模型部署”，选择所需调用的大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径及部署ID。 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
yments/{deployment_id}/chat/completions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 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调用API地址。
此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K序列长度在线推理。基于Snt9B3卡支持8卡推理部署，此模型版本仅支持预置模型版本，不支持SFT后模型版本做128K序列长度推理部署。 Pangu-NLP-N2-Base-20241030 - 此版本是2024年10月发布的百亿级
左侧导航窗格中，选择“用户”页签，单击右上方的“创建用户”。 图6 创建用户 配置用户基本信息，单击“下一步”。 配置用户信息时，需要勾选“编程访问”，如果未勾选此项，会导致IAM用户无法使用盘古服务API、SDK。 图7 配置用户基本信息 将用户添加至创建用户组步骤中创建的用户组，单击“创建用户”，完成IAM用户的创建。
配置知识 配置知识的步骤如下： 在“高级配置 > 知识”，单击“添加”。 在“添加知识”窗口，单击“点此上传”，上传知识文件。 图1 添加知识 上传完成后，单击“确定”。 在“高级配置”中，可查看上传成功的知识文件。 图2 知识上传成功 父主题： 手工编排Agent应用
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
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
在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布，用户可以使用模型进行部署、推理操作。 训练完成 模型训练已经成功完成。 训练中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 训练失败 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。
盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥（AK/SK）作为加
布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产
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