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可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资产的维护更新流程。通过这样的统一管理,用户能够更高效地组织和利用数据资源,确保数据资产的安全性和一致性。 管理数据资产 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏“空间资产 > 数据”中可以查
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,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可以增大模型回答生成的长度,避免生成异常截断。请注意,该参数值存在上限,
由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。
删除操作。 如果任务状态为“失败”,可能由以下原因导致: 文件后缀校验不通过,需要检查文件后缀是否一致。例如,选择创建csv格式的数据集时,文件后缀应为“.csv”。 文件内容校验不通过,需要检查上传的文件数据格式是否正确。可以在“创建原始数据集”页面下载数据样例进行比对。 上线原始数据集
模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型,模型选择完成后,会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。若关闭,推理服务可能会有违规风险,建议开启。 选择类型 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则,不可调整。 资源配置 实例数 设置部署模型时所
url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效,是否可正常访问。 data management query dataset data invalid. 请检查标注数据集是否存在,是否被删除。 dataset obs file empty. 检查数据集文件是否还存在于原先的OBS桶中。
数据集评估场景介绍 数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查,评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中,数据评估是确保数据质量的关键步骤,直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确
参数。 token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确(AK对应的
可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。 灵活的定制化服务:对于文本类、图片类数据集,用户自定义数据格式,用户可以使用脚本灵活调整数据格式,以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率:通过发布符合标准的数据集,用户可以大幅提升数据的处理效率,减少后续的调整工作,快速进入模型训练阶段。
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题:
、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外,该功能还提供了可视化界面,可额外查看响应时长以及安全护栏拦截次数。 父主题: 调用NLP大模型
调用推理接口。 盘古仅提供技术能力,不对最终生成的内容负责,建议用户在使用服务的过程中,对模型生成的内容进行适当的审核和过滤,以保证内容的安全性。 父主题: 使用前必读
露营还是旅行,它都能轻松满足你的需要,为你的舒适提供保障!\n\n它采用高质量的材料制造而成,坚固耐用,可以承受220磅的重量,稳如泰山,安全可靠。而且,它的面料柔软舒适,采用透气网布设计,不仅排汗透气,而且可根据你的身体曲线自主调节,提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友
盘古格式:训练盘古大模型时,需要进行数据集格式转换。当前仅文本类、图片类数据集支持转换为盘古格式。 自定义格式:文本类数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。 父主题: 使用数据工程准备与处理数据集
小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产:平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型,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
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优? 如何判断盘古大模型训练状态是否正常? 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答? 盘古大模型是否可以自定义人设? 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护?
Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 父主题: 训练科学计算大模型
配置插件的配置信息,配置插件URL和请求方式等参数信息。配置完成后,单击“下一步”。 风险提示:自定义插件使用HTTP服务,或不增加鉴权方式可能存在安全风险。 表2 插件配置信息表 参数名称 说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。
Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 训练日志提示“ValueError: label_map not match” 训练日志中提示“ValueError: