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资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”。
批量大小越大,训练速度越快,但是也会占用更多的内存资源,并且可能导致收敛困难或者过拟合;批量大小越小,内存消耗越小,但是收敛速度会变慢,同时模型更容易受到数据噪声的影响,从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的规模进行调整。
输入模型对应的obs地址和模型名称、选择资源类型、输入资产描述并设置资产可见性后,单击“确定”,启动导入模型任务。 图3 导入模型 父主题: 管理盘古大模型空间资产
油气行业:进行储层参数预测,例如预测储层的物理参数,如孔隙度、渗透率等,提高油气资源的开发利用效率。进行产能分级预测,例如预测油井的产能等级,优化油气生产计划。 电力行业:进行电力负荷预测,例如根据历史负荷数据,预测未来的电力负荷,优化电力生产和调度。
这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。
资源不存在。 请检查调用API时projectId和deploymentId是否填写正确。 PANGU.3259 NLP service status is not running or have been deleted. 推理服务状态异常。
其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源,而通过提示工程,可以在不对模型能力进行更新的前提下,有效激发模型能力。
同时,应建立完善的监管机制,严格管理,加强监督,加强专项资金使用情况的评估,加强对建设过程的监管和评估,节约专项资金,杜绝资源的浪费和管理不善的情况。在使用福田区社会建设专项资金中,如何防止遭到挤占、占用和挪用专项资金的情况?
资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。
长江流域资源丰富,特别是鱼类资源,例如:鲥鱼、白鲟、白鳍豚等,都是长江特有的珍稀物种。"
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如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明
训练NLP大模型 压缩NLP大模型 通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 将模型部署用于后续模型的调用操作。 部署NLP大模型 评测NLP大模型 评测NLP大模型的效果。