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查看CV大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 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 初始化 模型训
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或
果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在高空（深海）变量的预测精度越高。 表面Loss（海表Loss） 表面Loss（海表Loss）是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根
古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 使用盘古NLP大模型创建Python编码应用的流程见表1。 表1 用盘古NLP大模型创建Python编码应用 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 本样例场景实现应用的创建。 步骤2：配置Prompt 本样例场景实现应用中的提示词配置。
surface_features：海表特征变量列表，例如海表高度（SSH）、温度（T）、风速（U、V）。 under_sea_layers：深海层列表，例如500m、400mPa等。 under_sea_features：高空特征变量列表，例如海盐（S）、温度（T）、海流速率（U、V）。
CV大模型训练常见报错与解决方案 CV大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 CV大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创
、平衡性和代表性需求，并促进数据的高效流通与应用。 数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。 数据配比：将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 数据流通
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。
Gallery。 数据资产列表页将显示发布数据资产的状态： 如果状态为“发布中”，表示该资产正在同步至AI Gallery，请耐心等待。 如果状态为“发布成功”，表示该资产已同步至AI Gallery，可单击操作列“查看发布信息”以查看该资产的发布信息。 如果状态为“发布失败”，表示该资产未成功同步至AI
盘古大模型服务的规格限制详见表1。 表1 规格限制 资产、资源类型 规格 说明 模型资产、数据资源、训练资源、推理资源 所有按需计费、包年/包月中的模型资产、数据资源、训练资源、推理资源。 购买的所有类型的资产与资源仅支持在西南-贵阳一区域使用。 配额限制 盘古大模型服务的配额限制详见表2。 表2 配额限制
在“创建导入任务”页面选择所需要的“文件内容”、“文件格式”、“导入来源”，并单击“选择路径”上传数据文件。 NLP大模型评测数据集支持的格式见表1。 表1 评测数据集格式 模型类型 评测数据集格式 NLP大模型 文本-单轮问答-jsonl格式 上传数据文件后，填写“数据集名称”与“描述”，单击“立即创建”。
NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请
预测大模型训练常见报错与解决方案 预测大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 预测大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创
在“创建清洗任务”页面，选择需要清洗的气象类数据集，单击“下一步”。 进入“清洗步骤编排”页面。对于气象类数据集，可选择的清洗算子请参见表1。 在左侧“添加算子”分页勾选所需算子。 在右侧“清洗步骤编排”页面配置各算子参数，可拖动右侧“”以调整算子执行顺序。 图1 算子编排 在
可将预置模型部署为预置服务，用于后续的调用操作。 其中，NLP预置模型使用流程见图1、表1，科学计算预置模型使用流程见图2、表2。 图1 NLP预置模型使用流程图 表1 NLP预置模型使用流程表 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 申请试用盘古大模型服务 盘古大模型为用户提供
练。通过数据加工，用户能够快速构建高质量的数据集，推动大模型的成功开发。 支持数据加工的数据集类型 当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据清洗 数据合成 数据标注 文本类 √ √ √ 图片类 √ - √ 视频类 √ - √ 气象类
svm表示支持向量机。 ada表示adaboost。 lgb表示lightgbm。 xgb表示xgboost。 rf表示随机森林。 et表示extraTree。 gb表示梯度提升树。 gauss表示高斯过程，gauss适合维度小于10且数据量小于500的样本数据。 mlp表示多层
updated_at String 更新时间。 state String 任务状态。 RUNNING：表示任务运行中。 PENDING：表示任务等待中。 SUCCEEDED：表示任务运行成功。 FAILED：表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型预训练参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。
确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m, 6m, 10m
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