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一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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，
训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。
目录下只有1个数据文件时，文件无命名要求。 目录下有多个数据文件时，需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字样，如train01.csv；验证数据名称需包含eval字样；测试数据名称需包含test字样。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。
数据集发布是数据工程中的关键环节，确保数据集符合模型训练要求。通过平台提供的数据发布功能，用户能够根据具体任务需求，灵活选择数据发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续模型训练和应用部署打下坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 支持数据发布的数据集类型见表1。 表1 支持数据发布的数据集类型
多场景测试：对多种不同场景下的prompt进行测试，确保在各种情境下系统能够有效响应： 不同语言对的翻译：如图3，针对不同的语言对（如中文到法语、俄语到西班牙语），评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对 复杂对话场景：如图4，当用户在对话中频繁切换意图时，测试意图识
数据源样本为avi、mp4格式，标注文件为json格式。必须包含两个及以上后缀名字为avi或者mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。 支持视频的格式包括常见的mp4/avi格式文件，每个视频时长要大于128s，FPS>=10，用annotation.json对文件进行标注。
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。
练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异常值过度敏感，导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大，甚至出现梯度爆炸。 模型在测试集上表现不佳，泛化能力差。 通过统计学方法如计算四分位距、Z-score、样本分布等排查异常值。 通过可视化方法，数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。
的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包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。
练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异常值过度敏感，导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大，甚至出现梯度爆炸。 模型在测试集上表现不佳，泛化能力差。 优化调整策略如下： 通过统计学方法如计算四分位距、Z-score、样本分布等排查异常值。 通过可视化方法，数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。
是哪个参数对结果造成的影响，不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。 核采样（top_p） 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样值越大，输出的多样性越高；核采样值越小，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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，
管理知识库 Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 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“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 进入“工作台
图片类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述
上角“继续上传”，上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试，以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配，最终输出与查询相关的信息，并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下： 登录ModelArts Studi
练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异常值过度敏感，导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大，甚至出现梯度爆炸。 模型在测试集上表现不佳，泛化能力差。 通过统计学方法如计算四分位距、Z-score、样本分布等排查异常值。 通过可视化方法，数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。
文本类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持文本类数据集的加工操作，分为数据提取、数据转换、数据过滤、数据打标四类，文本类加工算子能力清单见表1。
他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好。 最小值：0 最大值：1 缺省值：N1模型 0.4，N2模型 0.3，N4模型 0.3 top_p 否 Float 一种替代温度采样的方法，称为nucleus sampling，其中模型考虑具有top_p概率质量的标记的结果。
可单击“”对知识库进行高级配置，包括相关度阈值与topk召回数量。 相关度阈值：超过相关度阈值的搜索结果会提交给大模型进行总结，否则被过滤，可以参考知识库中命中测试的相关度分值调整该阈值。 topk召回数量：召回的相关性阈值top切片数量，如topk召回数量为5，则相关性阈值为前5的切片将被召回提交给大模型总结。
回显如下，则成功： ... ... 192.168.0.150:/var/docker/hilens on ~/data type nfs4 测试NFS功能 在客户端向共享目录创建一个文件： cd ~/data sudo touch a 在NFS服务端192.168.0.150查看所创建的文件：
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