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化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。 模型压缩：在模型部署前，进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型，能够有效减少推理过程中的显存占用，节省推理资源，同时提高计算速度。当前，平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型部署：平台提
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
700、600、500、400、300、250、200、150、100、50hPa高空层次）0点、6点、12点、18点时刻的数据文件，下载步骤示例如下： 注册并登录数据下载平台，在高空变量数据下载链接中： Product type选择Reanalysis。 Variable新选择
指每训练一定数量的步骤（或批次）后，模型的状态就会被保存下来。 可以通过token_num = step * batch_size * sequence公式进行预估。其中： token_num：已训练的数据量。 step：已完成的训练步数。 batch_size：每个训练步骤中使用的样本数据量。
headers=headers, data=payload) print(response.headers["X-Subject-Token"]) 获取Token步骤： 本示例中，通过使用Postman软件获取Token。 登录“我的凭证 > API凭证”页面，获取user name、domain name、project
Agent后，可通过单击Insight查看该Agent的执行信息。当前仅支持对知识性应用进行观测和调试。 前提条件 已成功创建应用。 操作步骤 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，将跳转至Agent开发平台。
明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求 要求分点列举： 要求较多时需要分点列举，可以使用首先\然后，或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行（\n）分隔断句，单个要求包含一项内容，不能太长。 正负向要求分离： 正负向要求不要掺杂着写，可以先全部列完正向要求，再列负向
的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。 获取请求URI的步骤详见请求URI，示例如下： https://{endpoint}/v1/{project_id}/deployments/{deploym
通过浏览器访问报错的URL链接，根据页面告警提示对链接进行安全认证。认证完成后，只要不清理浏览器缓存，对相同桶域名的访问都不会被拦截。 创建原始数据集步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”，单击界面右上角“创建原始数据集”。
<filename>image_0006.jpg</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>230</width>
特点且可以引导观众购买。 微调数据清洗： 下表中列举了本场景常见的数据质量问题以及相应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外椅，
调用检索模块。 检索模块：输入待检索的query，输出从文档检索库中检索出来的文档以及对应的相关性得分score，基于score做阈值判断，是否保留该检索所得问答。由于该场景是打造一个政务问答助手，其中，文档检索库可以放入政务文档数据。 问答模块：针对用户的输入，由问答模块最终输
性。通过这一功能，用户能够方便快捷地将大量数据导入平台，为后续的数据处理和模型训练打下良好的基础。 数据加工：数据加工是确保数据质量的关键步骤。平台提供一系列数据清洗、过滤、转换等加工操作，旨在确保原始数据能够满足各种业务需求和模型训练的标准。针对不同类型的数据集，平台设计了专用
xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels Go 安装华为云Go SDK库。 // 安装华为云 Go SDK 库 go get -u
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，支持为AI应用提供自定义数据，并与之进行互动。多种格式的本地文档（支持docx、pptx和pdf等）都可以导入至知识库。 灵活的工作流设计：平台提供灵活的工作流设计，用于开发者处
模的通用数据训练，模型可以掌握丰富的语言模式，如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据：通常使用海量的无监督数据（如文本语料库、百科文章），这些数据覆盖广泛的领域和语言表达方式，帮助模型掌握广泛的知识。 适合广泛应用：经过预训练后，模型可以理解自然语言并具备通用任务
连接提问器组件和其他组件。 配置插件组件 插件组件使开发者可以在工作流中实现与外部环境的交互，以拥有更强大的能力，完成更复杂的任务。开发者可以通过托拉拽方式将插件库中插件构建一个插件组件。 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。
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