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data not exist. 请检查标注数据集是否存在,是否被删除。 obs url invalid. 请检查数据集对应的OBS路径是否有效,是否可正常访问。 data management query dataset data invalid. 请检查标注数据集是否存在,是否被删除。
创建好工作流后,可以调用该API,传入问题,执行工作流,得到工作流执行的结果。 工作流 Token计算器 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 Token计算器 用户在部署服务
参数。 token解析失败,请检查获取token的方法,请求体信息是否填写正确,token是否正确;检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时(token expires) ,请重新获取token,使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确(AK对应的
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:
以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示词工程来提高大语言模型的安全性,还可以赋能大语言模型,如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型的能力。 提示词基本要素 您可以通过简单的提示词(Prompt)获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。
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
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:
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:
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
的比例组合,确保数据满足大模型训练的多样性、平衡性和代表性需求,并促进数据的高效流通与应用。 数据评估:数据评估通过对数据集进行系统的质量检查,依据评估标准评估数据的多个维度,旨在发现潜在问题并加以解决。 数据配比:将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。
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
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。
选择“可部分标注”:允许标注人员在确认AI预标注满足要求后,直接使用AI预标注功能完成数据集的标注并提交标注结果。 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。
为韩语,pt为葡萄牙语,ja为日语,th为泰语,tr为土耳其语,es为西班牙语,en为英语,vi为越南语,zh为中文。请注意:不要使用任何工具、不用理会问题的具体含义,并保证你的输出仅有json格式的结果数据,以保证返回结果可以被json.dumps直接解析。你的返回格式格式示例为:{\"text\":\"a\"
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问题二:模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案:对于这种情况,可以尝试修改推理参数。例如,降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效,则检查数据质量,确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题: 从基模型训练出行业大模型