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右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在“撰写”页面,选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中,勾选需要进行横向比对的提示词,并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面,下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较提示词的效果,输入相同的变量值,查看两个提示词生成的结果。 图3
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
真实值和预测值在图表中的对比情况。 准确率 模型预测结果中,所有预测正确的样本占总样本的比例。数值越高,模型效果越好。 精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中,真正类样本的比例。数值越高,表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中,被模型正确预
是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data 是 List<String> 待统计Token数的字符串。List长度必须为奇数。 with_prompt 否 Boolean
示例二:以下载2021年7月16日表面变量数据为例,下载内容为表面变量(10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压)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,在表面变量数据下载链接中: Product type选择Reanalysis。
量的比例。数值越高,表明模型性能越好。 精准率 精准率是指在模型预测为正类的样本中,真正类样本的比例。数值越高,表明模型在检测正类样本时的准确性越高。 召回率 召回率是指在所有实际为正类的样本中,被模型正确预测为正类的比例。数值越高,表明模型在检测正类样本时的全面性越高。 获取训练日志
valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: 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。
valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: 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。
valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: 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。
XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: 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。
数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比,确保数据集的多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”,用于后续模型训练等操作。 平台支持发布的数据集格式为默认格式、盘古格式。
数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数
防止过拟合或模型过于复杂,取值需≥0。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要: 如果学习率过大,模型可能无法收敛。 如果学习率过小,模型的收敛速度将变得非常慢。 预训练时,默认值为:0.00001,范围为[0, 0.001]。 学习率调整策略
请参考《API文档》检查请求参数中输入的token数值是否不在范围内,并重新调试API。 PANGU.3318 tolal ContentLength Illegal. Content长度不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的Content参数长度是否不在范围内,并重新调试API。
mlp表示多层感知机,默认设置为5lgb,多种类算法示例: 3lgb,2rf,1xgb(表示使用3个LightGBM算法、2个随机森林算法和1个XGBoost算法)。 推荐的模型个数 指定从推荐模型中选择的模型个数,以提高模型的多样性并提升最终性能。 推荐模型的数量范围为0到20,设置为0表示不使用推荐模型。
查看提示词评任务状态 单击“评估名称”,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度,例如在图2中有10条评估用例,当前已评估8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”表示变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”表示模型回复的
从打印日志可以看出当前缺失何种参数。 112503 工作流连接数据库失败。 请联系客服解决。 112504 缺少必要权限。 查看当前用户权限。 112513 工作流流程中存在死循环。 检查工作流画布。 112514 工作流被引用,无法删除。 查看知识型应用中是否引用了该工作流。 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建NLP大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建预测大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。
单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,完成创建专业大模型部署任务后,可以查看模型的部署状态。 当状态显示为“运行中”时,表示模型已成功部署。此过程可能需要较长时间,请耐心等待。 可单击模型名称可进入详情页,查看模型的部署详情、部署事件、部署日志等信息。