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ss（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。
科学计算大模型训练类型选择建议 中期天气要素预测模型的训练类型选择建议： 中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：训练用于添加新的高空层次、高空变量或表面变量。如
法等。 零样本 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务，在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”，以引导大模型进行逐步的推理和解答。 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
用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
动操作，提高数据处理的效率。 满足业务需求：不同类型的数据需要不同的处理方式，平台根据文本、图片、视频、气象等数据类型提供专门的加工工具，满足各种复杂的业务需求。 增强模型性能：通过合适的数据加工，可以提高数据的可用性，进而提升模型的训练效果，使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而
Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
说明 压缩配置 压缩模型 选择需要进行压缩的模型，可使用来自资产的模型或任务的模型。 压缩策略 例如，可使用INT8压缩策略，同等QPS目标下，INT8可以降低推理显存占用。 基本信息 任务名称 模型压缩任务的名称。 描述 模型压缩任务的描述。 参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。
模型的效果和可靠性。数据评估的主要意义体现在以下几个方面： 确保数据质量：通过评估数据集的准确性、完整性和一致性，用户可以及时发现并修复数据中的问题，确保数据符合训练标准。 提升模型性能：高质量的数据集直接影响模型的训练效果。通过准确的评估，用户能够确保数据集的高质量，进而提升模型的性能和精度。
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
用户发布的数据集会被纳入数据资产，集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能，包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理，还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
构建外，也可能会使用开源的数据集。数据版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息，确保数据的使用合法合规，并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些信息，可以追溯数据的来源，明确数据使用的限制和许可，从而保护数据版权并避免版权纠纷。 图5 设置数据版权 单击页面右下角
有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，
灵活的工作流设计：平台提供灵活的工作流设计，用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。 支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流，创建一个应用。 全链路信息调测评估：平台提供对Agent执行过程的全链路信息观测与调试调优，通过对信息的分层分析
等服务，便捷地构建自己的模型和应用 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供坚实的数据支持。
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：
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。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
图片支持tar，Caption支持jsonl 图片+Caption指的是一张图片和与之相关的文字描述，Caption是对图片内容的简短说明或解释，帮助人们理解图片所表达的信息。 图片：图片以tar包格式存储，可以多个tar包。tar包存储原始的图片，每张图片命名要求唯一（如abc.jpg）。 Caption
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