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数据批量大小（batch_size） >=1 4/8 数据批量大小是指对数据集进行分批读取训练时，所设定的每个批次数据大小。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。
Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型”页面，单击右上角的“导入模型”。 在“导入模型”页面，模型来源选择“盘古大模型”。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
在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 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。
焦炭成分质量，优化配煤比例，提高焦炭质量，降低生产成本。 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。
局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。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。
请检查调用API时使用的token是否完整，是否存在错误。 PANGU.3254 The requested resource does not exist. 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
生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决于模型能力及提示词质量。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。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是构建
"target": "您好，福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员，其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"} {"context": ["请阅读以下文章回答问题，如果问题与文章不相关，则无需参考文章内容，直接回答问题即可。文章：“在福
sineDecayLR调度器。 变量权重 变量权重 训练数据设置完成后，会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 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
"content": "长江，亚洲最长河流，世界第三长河流，发源于青藏高原，流经我国多个省份，最终注入东海。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。" //第一轮答案 }, {
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。
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，供您参考：
训练NLP大模型 进行模型的训练，如预训练、微调训练方式。 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。
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