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因。 已完成 模型训练已完成。 查看训练指标 对于已完成训练,训练状态是“训练完成”状态的任务,单击任务名称,可在“训练结果”页面查看训练指标,不同模型的训练指标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 科学计算大模型 Loss 训练损失
查看训练指标 对于训练状态为“已完成”的任务,单击任务名称,可在“训练结果”页面查看训练指标,模型的训练指标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 NLP大模型 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。
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般来说,一个正常的Los
数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标(人工评测) 指标说明 准确性 模型生成答案正确且无事实性错误。 average 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计平均得分。 goodcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分为5分的占比。
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。 人工评测:您可以
训练作业完成后,可以通过平台提供的评估指标评估模型的效果,查看模型指标步骤如下: 使用最终租户登录ModelArts Studio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“模型开发 > 模型训练”。 单击训练完成的模型,可在“训练结果”页面查看详细的模型效果评估指标,各指标说明见表1。
进行填写,jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“人工评测”。 评测指标 由用户自定义评测指标并填写评测标准。 评测数据集 待评测的数据集。 评测结果存储位置 模型评测结果的存储位置。 基本信息 评测任务名称 填写评测任务名称。
用于描述海洋表面及其生态系统状态的具体指标,尤其是在海洋模型中用于模拟海洋生态和物理过程的输入变量。包括海平面气压、海表高度、总叶绿素浓度、叶绿素浓度、硅藻浓度、颗石藻浓度、蓝藻浓度、铁浓度、硝酸盐浓度、混合层深度、海表高度、有效波高等指标。不同模型的指标以页面展示为准。 深海变量 用于
区域海洋要素预测的微调是在已有模型上添加最新数据,不改变模型结构参数或引入新要素,以适应数据更新需求。 在实际流程中,通过设定训练指标对模型进行监控,以确保效果符合预期。在微调后,评估用户模型,并进行最终优化,确认其满足业务需求后,进行部署和调用,以便实际应用。 科学计算大模型选择建议
应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着
能够更有效地应对具体的任务需求。这一阶段使模型能够精确执行如文案生成、代码生成和专业问答等特定场景中的任务。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。
大模型输入: 请改写命令案例,生成10个相似命令,保证每个命令都可以调用正确的指标接口。 请注意: 1. 命令必须契合人类常见的提问方式,命令方式必须保证多样化 2. 生成的命令只能改写命令案例中文表达部分的内容 指标接口名称:利润的平均值、市值的平均值 命令案例:科技行业公司的平均利润和市值是多少
任务的状态。单击模型名称,可在“训练结果”页签中查看模型训练指标,以评估模型训练效果,各指标说明见表2。 表2 模型效果评估指标说明 指标名称 说明 Loss 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。这里代表深海Loss和海表Loss的综合Loss。
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型
训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型
练过程中持续监控模型的精度、召回率等关键指标,及时发现潜在问题并优化调整。评测功能能够帮助用户在多种应用场景下验证模型的准确性与可靠性。支持基于规则的自动评测方式,NLP模型展示准确率,F1分数,BLEU、ROUGE等自动评测指标,支持支持人工评测自定义配置评测指标;并且支持基于
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作
都能帮助用户管理邮件、安排会议、查找资料,提高工作效率。 - 健康监测:一些高级的人工智能助手还集成了健康监测功能,如记录步数、心率等生理指标,提醒用药时间,关注用户的身体状况。 请结合以下关键词,生成一篇关于人工智能助手在生活中的应用及其优势的文章:智能家居、智能安防、安全隐私。
例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面试问题。”、“假如你是一个高级文案策划,请生成10个理财产品的宣传文案。”、“你是一个财务分析师,请分析上述财务指标的趋势。” 父主题: 提示词写作进阶技巧
您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求URI、请求方法、请求消息头和请求消息体组成。 图1 请求示例图 请求URI 请求URI由如下部分组成: {URI-scheme} ://