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的效率。 每个数据并行下的批处理大小 设置在并行训练中,每个微批次包含的数据批量大小,适当的数据批量大小能够确保训练各个阶段都能充分利用计算资源,提升并行效率。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。要求数据集经过发布操作,发布数据集操作方法请参见发布数据集。 资源配置 计费模式
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练,无需准备自监督数据。 微调数据来源: 来源一:真实业务场景数据。 来源二:基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析,通过人工标注部分数据样例,然后利用大模型(如盘古提供的任意规格的基础功能模型
预付费,按照订单的购买周期结算 3个月、1年 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费,根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长,时长精确到秒。 数据通算服务 按需计费 通算单元 后付费,根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长,时长精确到秒。 数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费,按照订单的购买周期结算
异常的Loss曲线:平缓且保持高位 Loss曲线异常抖动:Loss曲线异常抖动的原因可能是由于训练数据质量差,比如数据存在噪声或者分布不均衡,导致训练过程不稳定。你可以尝试提升数据质量的方式来解决。 图5 异常的Loss曲线:异常抖动 父主题: 大模型微调训练类问题
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表5 TaskOutputDto 参数
模型规格:不同规格的模型支持的长度不同,若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限,建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据,可以通过规则进行清洗。 父主题: 大模型微调训练类问题
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 是否必选 参数类型 描述 bucket 是 String 输入数据的OBS桶名称。 path 是 String 初始场数据的存放路径。 表5 TaskOutputDto 参数
参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。 父主题: 大模型微调训练类问题
表10 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表11 流式输出的数据单元 参数 参数类型
Key:API Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式,需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明,敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息,配置请求参数和响应参数信息。 请求参数 单击“添加参数”,可以添加多个请求参数。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作: 编辑。单击操作列的“编辑”,可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”,再单击弹窗的“确定”,可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”,可以复制当前训练任务。
nction或者API通过配置方式快速创建为一个插件,并供Agent调用。 自定义知识库:平台提供了知识库功能来管理和存储数据,支持为AI应用提供自定义数据,并与之进行互动。多种格式的本地文档(支持docx、pptx和pdf等)都可以导入至知识库。 灵活的工作流设计:平台提供灵活
部署方式 云上部署:算法部署至平台提供的资源池中。 边缘部署:算法部署至客户的边缘设备中。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息,平台已给出默认值。 架构类型 算法所
户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区(AZ,Availability Zone) 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
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: 训练NLP大模型
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: 训练科学计算大模型
当大模型组件的输出为json格式的数据时,可以通过配置输出参数来解析出json中对应字段的值。例如大模型组件的输出为json数据'{"result": "test"}'时,可以添加一个参数名称为“result”的输出参数,那么输出参数“result”就会从json数据中取出同名字段对应的值“test”。