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评估任务”,单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集,并设置抽样规格,即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后,单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员
评估任务”,单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集,并设置抽样规格,即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后,单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员
配置开场白和推荐问题 配置开场白和推荐问题的步骤如下: 在“高级配置 > 开场白和推荐问题”中,可输入自定义开场白,也可单击“智能添加”。 在推荐问中单击“添加”,可增加推荐问数量。添加后可在右侧“预览调试”中查看相应效果。 最多可以添加3个推荐问。 图1 预览调试查看开场白与推荐问效果
个平台预置好的全球中期降水预测模型,并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 边缘部署:算法部署至客户的边缘设备中。
评估任务”,单击界面右上角“创建评估任务”。 图2 创建评估任务 在“数据集选择”页签选择需要进行评估的加工数据集,并设置抽样规格,即从数据集中抽取一定比例数据用于评估。 图3 选择数据集 单击“下一步”选择需要使用的评估标准。标准选择完成后,单击“下一步”设置评估人员。 图4 选择评估标注 图5 选择评估人员
如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图3 移交审核任务 进入审核页面后,可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核,直至所有数据审核完成,期间可对不满足要求的数据进行驳回,驳回后将分给标注人员重新标注。 父主题: 标注文本类数据集
在“创建加工数据集”页面,选择需要加工的图片类数据集,并设置数据集的名称和描述信息。 选择数据集时,默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限,可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于图片类数据集,可选择的加工算子及参数配置请参见表1、表2。
如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图3 移交审核任务 进入审核页面后,可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核,直至所有数据审核完成,期间可对不满足要求的数据进行驳回,驳回后将分给标注人员重新标注。 父主题: 标注图片类数据集
在“创建发布数据集”页面,选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式,选择好数据集的发布格式后,单击“下一步”。 设置数据集的“资产可见性”,填写数据集名称、描述,设置扩
如果需要将该审核任务移交给其他人员,可以单击操作列“移交”设置移交人员以及移交的数量。 图3 移交审核任务 进入审核页面后,可通过单击“通过”或“不通过”逐一对数据进行审核,直至所有数据审核完成,期间可对不满足要求的数据进行驳回,驳回后将分给标注人员重新标注。 父主题: 标注视频类数据集
数据加工”,单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面,选择需要加工的文本类数据集,并设置数据集的名称和描述。 选择数据集时,默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限,可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算子编排”页面。对于
强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率,定
多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚(repetition_penalty)是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项,旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数(用于优化模型的指标)时增加
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址,使用GET和POST请求查看。
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同
请检查创建数据集时使用的数据,与平台要求的文件内容格式是否一致。 content type [%s] not support, only [%s] support. 数据集中的内容不支持,请保证上传的数据格式与平台要求的一致。 get obs bucket folders error. 请检查OBS服务是否正常,是否可以访问OBS桶数据。
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练NLP大模型
创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0”报错 日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如:
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创建文本类数据集加工任务 上线加工后的数据集 对加工后的数据集执行上线操作。 上线加工后的文本类数据集 标注数据集(可选) 创建文本类数据集标注任务 创建数据集标注任务,对数据集执行标注操作,标注后的数据可以用于模型训练或评测。 创建文本类数据集标注任务 审核数据集标注结果 对数据集的标注结果进行审核