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定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 优化器种类 优化器种类 优化器是用于更新模型参数的算法,目前支持ADAM优化器。 第一个动量矩阵的指数衰减率(beta1) 用于定义ADAM优化器中的一阶矩估计的指数衰减率。一阶
String 作业ID。 name String 作业名称。 created_at String 创建时间。 updated_at String 更新时间。 state String 任务状态。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto
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。随着新数据的加入,模型可能需要进行调整,以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应用阶段,除了将模型嵌入到具体业务流程中外,还需要根
lse:不审核,默认为true。 answer_moderation boolean 是否开启对推理结果进行内容审核,true:审核,false:不审核,默认为true。 show_result boolean 是否返回内容审核不通过原因,true:审核,false:不审核,默认为false。
String 作业ID。 name String 作业名称。 created_at String 创建时间。 updated_at String 更新时间。 state String 任务状态。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto
少,导致在这些领域的问答表现不佳。 某些垂直领域拥有大量高价值的私有数据,但这些数据未被通用大模型吸纳。 大模型在训练完成后难以快速有效地更新和补充知识,导致其在面对强时效性知识时,可能提供过时的回答。 当前,大模型对于私域数据的利用仍然面临一些挑战。私域数据是由特定企业或个人所
默认值,再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率(learning_rate) 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 您可根据数据和模型的规模进行调整
200],默认值为7,表示使用7个历史数据点作为输入进行训练。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练
步优化模型,使其更好地满足实际任务需求。例如,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。