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括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得
盘古API调用成功，并可在Postman中看到接口的返回信息。 图10 获取盘古API调用结果 使用Postman调用API时，如果出现SSL证书无效相关的报错，如“self signed certificate”（自签名证书）、“certificate has expired”（证书已过期）或“unable
其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题
盘古API调用成功，并可在Postman中看到接口的返回信息。 图10 获取盘古API调用结果 使用Postman调用API时，如果出现SSL证书无效相关的报错，如“self signed certificate”（自签名证书）、“certificate has expired”（证书已过期）或“unable
如果不一致，返回空值 # 例如，查询“有没有数据？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就无法从缓存中获取到任何答案，因为这个问题和之前保存的问题都不一致 query_not = "有没有数据？" assert cache.lookup(query_not)
的批量大小，反之可以使用较大的批量大小。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，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，
一致，返回空值 //例如，查询“有没有数据？”这个问题和“test-semantic-cache-vector-001”这个会话标识，就无法从缓存中获取到任何答案，因为这个问题和之前保存的问题都不一致 String query_not="有没有数据？"; Assertions.assertNull(cache
在“创建边缘节点”页面中，填写节点名称，配置AI加速卡与日志信息，单击“确定”。 如果节点有npu设备需选择“AI加速卡 > Ascend”，并选择加速卡类型。 如果节点没有加速卡，则选择“AI加速卡 > 不使用”。 单击“立即下载”，下载设备证书和Agent固件，并将设备证书与Agent固件分别重命名为license
储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。
储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。
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。此外，若可预见实际场景会不断发生变化，建议您定期更新训练数据，对模型进行微调更新。 父主题： 典型训练问题和优化策略
耗，且可能提高泛化能力。因此，批大小需要根据数据集的规模和特点，以及模型的复杂度和性能进行调整。同时，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数
提示工程是指在不更新模型参数的前提下，通过设计和优化提示词的方式，引导大模型生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决与模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源，而通过提示工程，可以在不对模型能力进行更新的前提下，有效激发模型能力。
配置知识库 大模型在进行训练时，使用的是通用的数据集，这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能，用户可以将领域知识上传到知识库中，向大模型提问时，大模型将会结合知识库中的内容进行回答，解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
答复:已为您预定2023年6月29日14:00至16:00的线上会议，请准时参加。 多轮执行增强 上述的例子中实际运行时只提供给模型多轮的对话，并没有提供工具执行的过程，为了让大模型的效果更好，可以传入agent_session。 用户: 定个金桥203会议室的会议 助手: 好的，请问会
训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的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。
、平台管理（资产管理、权限管理）功能的使用权限。 推理服务API调用人员 具备总览、服务管理、能力调测、平台管理（权限管理）、运营面板功能的使用权限。 Prompt工程人员 具备总览、应用百宝箱、服务管理、能力调测、数据工程（提示用例管理）、应用开发（提示词工程、提示词管理、工具
搭建边缘服务器集群 执行如下命令，生成docker证书。注意该命令只需执行一次，如果已有相关证书，请跳过该步骤。 bash cluster_install-ascend.sh generate_docker_cert --pkg-path=/home/hilens/pkgs 基于
较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，但需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新，资源消耗更少，但模型的表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数（step）参数更新的幅度
需要进行优化。 表3 合规度校验规则说明 校验项 说明 个人隐私 校验数据中是否存在个人隐私信息，例如，身份证号、手机号、固定电话、Email地址、护照号、车牌号、军官证、车架号、GPS地址、IP地址、MAC地址和IMEI码等。 敏感关键词 校验数据中是否存在敏感关键字，如涉政信息。
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