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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
缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建CV大模型部署任务后,可以修改已部署模型的描述信息并升级配置,但不可替换模型。具体步骤如下: 登录ModelArts
缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建NLP大模型部署任务后,可以修改已部署模型的描述信息并升级配置,但不可替换模型。具体步骤如下: 登录ModelArts
缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建专业大模型部署任务后,可以修改已部署模型的描述信息并升级配置,但不可替换模型。具体步骤如下: 登录ModelArts
缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建预测大模型部署任务后,可以修改已部署模型的描述信息并升级配置,但不可替换模型。具体步骤如下: 登录ModelArts
实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建科学计算大模型部署任务后,可以修改已部署模型的描述信息并升级配置,但不可替换模型。具体步骤如下: 登录ModelArts
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”。 父主题: 部署CV大模型
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”。 父主题: 部署NLP大模型
管理NLP大模型评测任务 管理评测任务 在评测任务列表中,任务创建者可以对任务进行克隆(复制评测任务)、启动(重启评测任务)和删除操作。 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 > 模型评测”,可进行如下操作:
创建当前训练任务所需的训练单元数量。 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 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面将返回“模型训练”页面,可随时查看当前任务的状态。
创建当前训练任务所需的训练单元数量。 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 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。 创建好训练任务后,页面将返回“模型训练”页面,可随时查看当前任务的状态。
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”。 父主题: 部署预测大模型
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”。 父主题: 部署专业大模型
监督微调,进一步优化其性能。 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
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”。 父主题: 部署科学计算大模型
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。
变量权重 变量权重 训练数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 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。
模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代:部署后的模型需要持续监控其性能,并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入,模型可能需要进行调整,以保证其在实际应用中的表现稳定。 在应
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
GET:请求服务器返回指定资源。 PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候,PATCH可能会去创建一个新的资源。