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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。
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,
管理CV大模型部署任务 模型更新 完成创建CV大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
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: 大模型微调训练类问题
管理预测大模型部署任务 模型更新 完成创建预测大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
管理科学计算大模型部署任务 模型更新 完成创建科学计算大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
涉及物理实体资源,因此无宽限期。欠费后继续调用服务会导致账户冻结,并直接进入保留期,保留期按需资源不可调用。续费后可恢复正常使用,但续费的生效时间以原到期时间为准,需支付从进入保留期开始至续费时的费用。 账户欠费后,部分操作将受限,建议您尽快续费。具体受限操作如下: 按需方式的API接口不可调用。
管理NLP大模型部署任务 模型更新 完成创建NLP大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
管理专业大模型部署任务 模型更新 完成创建专业大模型部署任务后,可以替换已部署的模型并升级配置,具体步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,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 > 模型部署”,单击模型名称,进入模型详情页面。
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于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。
敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 热身阶段学习率 热身轮次中使用的初始学习率。 优化器 优化器参数用于更新模型的权重。 sgd(随机梯度下降法)是深度学习中常用的优化算法之一,尤其适用于大规模数据集的训练。 权重衰减 用于防止模型过拟合。在更新模型权重时,它会对模型
能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。 模型资产包含以下两种形式: 预置模型。 用户在平台中可试用、已订购的预置模型。 用户自行发布的模型。 用户可以将训练完成的模型发布为模型资产。发布的模型支持查看详细信息、编辑属性、删除、导出、导入等操作。 管理模型资产 登录ModelArts
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
训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"],默认设置为[],表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征,使模型能够处理这些特征。 非特征列 列出不需要输入到模型
的函数,提供MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)两种损失函数。 MSE对于异常值非常敏感,因为它会放大较大的误差。因此,如果您数据中没有异常值,或者希望模型对大的误差给予更大的惩罚,可选择MSE。 如果数据中存在异常值,或者希望模型对所有的误差都一视同仁,可选择MAE。 表面变量相对高空变量的权重
初期启动训练时,每种模型类别先提供1000张已标注的图片数据进行训练,后续根据验证结果再动态提供数据迭代。 图片中需要识别的目标是清晰可见的,没有遮挡、模糊等特征破坏问题。图片中的目标大小显著,目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好,如果是在恶劣天气、户外、晚上等光
核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 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 服务名称 设置部署任务的名称。 描述(选填) 设置部署任务的描述。 参数填写完成后,单击“立即部署”。
由于训练初期模型的权重通常是随机初始化的,预测能力较弱,若直接使用较大的学习率,可能导致更新过快,进而影响收敛。为解决这一问题,通常在训练初期使用较小的学习率,并逐步增加,直到达到预设的最大学习率。通过这种方式,热身比例能够避免初期更新过快,从而帮助模型更好地收敛。 学习率衰减比率 用于控制训练过程中学习率下降的幅度。
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
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可