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插件服务的鉴权方式,支持以下三种: 无需鉴权:不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权:通过验证用户身份来控制对个人数据的访问,通常使用Header或Query中的密钥参数(如Token)进行鉴权,适用于需要权限控制的场景,安全性较高。 API Key鉴权:通过唯一的API Key来认
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题:
、调用失败的次数、调用的总Tokens数、以及输入输出的Tokens数等基本信息。 此外,该功能还提供了可视化界面,可额外查看响应时长以及安全护栏拦截次数。 父主题: 调用NLP大模型
露营还是旅行,它都能轻松满足你的需要,为你的舒适提供保障!\n\n它采用高质量的材料制造而成,坚固耐用,可以承受220磅的重量,稳如泰山,安全可靠。而且,它的面料柔软舒适,采用透气网布设计,不仅排汗透气,而且可根据你的身体曲线自主调节,提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友
预置插件:平台当前为用户提供了“Python解释器”插件,支持开发者直接将插件添加到Agent中,丰富Agent的能力。 自定义插件:平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工具、Function或者API通过配置方式快速创建为一个插件,并供Agent调用。 自定义知识库:平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持
小、配比比例等。同时,平台支持数据集的删除等管理操作,使用户能够统一管理数据集资源,以便在模型训练和分析时灵活调用,确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产:平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型,所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和
在空间成员以及编辑所在空间成员角色的权限。 模型开发工程师 可以执行模型开发工具链模块的所有操作,但是不能创建或者删除计算资源,也不能修改所在空间本身。 应用开发工程师 应用开发工程师具备执行应用开发工具链模块所有操作的权限,其余角色不具备。 标注管理员 拥有数据工程数据标注-标注管理模块的所有权限,其余角色不具备。
Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 父主题: 训练科学计算大模型
Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 训练日志提示“ValueError: label_map not match” 训练日志中提示“ValueError:
Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 训练日志提示“ValueError: label_map not match” 训练日志中提示“ValueError:
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成功。 如果任务状态为“运行失败”,可能由以下原因导致: 文件后缀校验不通过,需要检查文件后缀是否一致。例如,选择创建csv格式的数据集时,文件后缀应为“.csv”。 文件内容校验不通过,需要检查上传的文件数据格式是否正确。可以在“创建导入任务”页面下载数据样例进行比对。 使用P
推理步骤后得出更准确的结论,而不是直接跳到最终答案,减少了过度简化或跳跃推理的可能性。 分步推理与反馈:通过分步推理,模型能够在每个步骤后检查和修正自己的思考过程。 例如,在给定一个复杂的逻辑推理问题时,可以要求模型每完成一小步推理,就提供中间结论和推理过程。这样,模型不仅能增加
badcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后,统计得分1分以下的占比。 用户自定义的指标 由用户定义的指标,如有用性、逻辑性、安全性等。 父主题: 评测NLP大模型
数据质量:若数据格式没有问题,仍然发现模型效果不好,您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少,建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题: 大模型微调训练类问题
标变量)。 Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 该模型属于异常检测模型,用于识别数据集中的异常或离群点,常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业:进行设备故障检测,例如监控设备运行数据,识别异常行为,防止设备故障。 电力行业:进行电网异常检测,例如监控电
Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享,为企业级或个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节。 发布数据资产至AI Gallery 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。
提升数据运维和数据治理的效率,帮助用户更好地对数据进行追根溯源。另外平台还提供了完善的标签体系、支持数据按行业标准进行分类、按行业标准进行安全分级、内置场景分类标签。帮助用户进行数据分类、数据质量控制和数据资产管理,提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能,数据工程在AI研发
启用多人标注 关闭时,默认管理员单人标注。 启用时,可以指定参与标注的人员及标注数量。 标注审核 是否审核 否,标注后不进行审核操作。 是,审核员会检查标注员的标注内容,若发现问题,审核员可注明原因并驳回标注数据,标注员需重新标注。 启用多人审核 关闭时,默认管理员单人审核 启用时,可以指定参与审核的人员及审核数量。