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程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估并进行最终优化,以确保满足业务需求,然后将其部署和调用,用于实际应用。 CV大模型选择建议 选择合适的CV大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型适用场景,选择合适的模型,从而提高模型的整体效果,详见表1。
} ] } 单击Postman界面“Send”,发送请求。当接口返回状态为200时,表示应用API调用成功,响应示例如下: 提问器节点返回示例: { "conversation_id": "2c90493f-803d-431d-a197-57543d414317"
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题:
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图1 获取训练日志 父主题:
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题:
错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如worker-0表示第一个工作节点)进行筛选查看。 图2 获取训练日志 父主题:
2024年11月发布的版本,用于海洋基础要素预测,可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 2024年11月发布的版本,用于区域海洋基础要素预测,1个训练单元起训及1个实例部署。 Pangu-AI4S-Ocean_Ecology_24h-20241130
Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
在“创建评测任务”页面,参考表1完成部署参数设置。 表1 NLP大模型自动评测任务参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型来源 选择“NLP大模型”。 服务来源 支持已部署服务、外部服务两种选项。单次最多可评测10个模型。 已部署服务:选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。
微调之后,才可支持推理部署。 Pangu-NLP-N2-Chat-32K-20241030 32K 4K 2024年10月发布版本,支持8K序列长度训练,4K/32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,4个推理单元即可部署。此模型版本差异化支持预训练特性、INT8量化特性。
start,开始节点,表示开始调用模型进行会话。 message,消息节点,表示模型返回的消息。 plugin_start,插件调用请求节点,表示调用插件的请求信息。 plugin_end,插件调用响应节点,表示调用插件的响应信息。 statistic_data,执行数据节点,包含本次调用的耗时信息。
动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 父主题: 训练科学计算大模型
动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题:
动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题:
动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”,可以编辑运行失败的节点,重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”,可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作,删除前请确保当前任务不再需要。 父主题:
2024年10月发布的版本,支持在线推理、能力调测特性,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather-Precip_6h-3.0.0 用于降水预测 2024年12月发布的版本,相较于10月发布的版本模型运行速度有提升,支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030
开发盘古专业大模型 部署专业大模型
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型部署ID