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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 已发布 模型已经训练完成并进行发布，用户可以使用模型进行部署、推理操作。 训练完成 模型训练已经成功完成。 训练中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 训练失败 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。
output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述 type String 存储类型。 data Array of ObsStorageDto
求。通过平台提供的数据发布功能，用户能够根据具体任务需求，灵活选择和定制数据发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续的模型训练和应用部署奠定坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持发布操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见发布文本类数据集。
看训练指标、训练任务详情和训练日志。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布，用户可以使用模型进行部署、推理操作。 训练完成 模型训练已经成功完成。 训练中 模型正在训练中，训练过程尚未结束。 训练失败 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。
数据集的质量。平台预设了多种数据类型的基础评估标准，用户可以直接使用这些标准，也可以根据具体的业务需求创建自定义的评估标准。通过这种灵活的配置方式，用户能够根据不同的应用场景和目标，精确地评估和优化数据质量，确保数据在进入模型训练阶段之前达到高标准，进而提升模型的性能和效果。 数据集评估标准介绍
本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 4096 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 1.0 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以
本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制（max_token） 1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以
步处理并最终输出答案，展示在前端界面。 在该框架中，query改写模块、中控模块和问答模块由大模型具体实现，因此涉及到大模型的训练、优化、部署与调用等流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现，也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Sea
描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
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