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文件样例 时序 csv 数据为结构化数据,包含列和行,每一行表示一条数据,每一列表示一个特征,并且必须包含预测目标列,预测目标列要求为连续型数据。 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
ModelArts Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集,创建时可导入多种形式的数据,具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传,所有视频可以放在多个文件夹下,每个文件夹下可以同时包含mp4或avi格式的视频。
评估标准创建完成后可以在“人工评估标准”页面查看创建的评估标准,并支持编辑与删除操作。 创建视频类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建视频类数据集评估任务前,请参考加工视频类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建视频类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts
评估标准创建完成后可以在“人工评估标准”页面查看创建的评估标准,并支持编辑与删除操作。 创建图片类数据集评估任务 平台仅支持对“加工数据集”执行评估操作。 创建图片类数据集评估任务前,请参考加工图片类数据集,生成一个“加工数据集”。 创建图片类数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts
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
使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集,不同模型所需数据见表1,该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据
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“核采样”等参数的设置,适当增大其中一个参数的值,可以提升模型回答的多样性。
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率,在生成Perlin噪音时,可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 取值范围:[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x
用于存放模型推理结果的OBS路径。 输入数据 支持选择用于存放作为初始场数据的文件路径。 预报天数 支持选择以起报时间点为开始,对天气要素或降水进行预报的天数,范围为1~14天。 起报时间 支持选择多个起报时间作为推理作业的开始时间,每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量,包括10m
使用“能力调测”调用NLP大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的NLP大模型。使用该功能前,请完成模型的部署操作,步骤详见创建NLP大模型部署任务。 使用“能力调测”调用NLP大模型可实现文本对话能力,即在输入框中输入问题,模型将基于问题输出相应的回答,具体步骤如下: 登录ModelArts
在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作: 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测
训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 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。 频率加权交并比 频率加权交并比是指模型在预测多个类别时,对每个类别的交并比进行加权平均后得到的值,权重是每个类别
配比文本类数据集 数据配比是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。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通文本类数据集。 创建文本类数据集配比任务 创建文本类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度,一个任务代表一个场景或一个调优需求,在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词撰写 提示词调优支持对提示词文本的编辑、提示词变量设置、提示词结果生成和调优历史记录管理。
避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,请结合目标任务的实际需要以及模型支持的长度限制来调整。 模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。
训练损失值 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,通常情况下越小越好。 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。 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。
的推理和解答。 通过上述指令,将一个推理任务拆解分步骤进行,可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次,生成多个推理路径及答案,选择一致性最高的结果作为最终答案。
化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能,支持用户存储和管理数据,并与AI应用进行互动。支持多种格式的本地文档(如docx、pptx、pdf等),方便导入至知识,为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具,支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环
订购模型与资源 ModelArts Studio大模型开发平台支持订购模型资产、数据资源、训练资源、推理资源,支持模型资产的包年/包月订购、资源的包年/包月和按需计费订购。 模型资产:模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。
配比图片类数据集 数据配比是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。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St