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开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议”。 关于平台接入的数据格式要求,请参考《用户指南》“使用数据工程准备与处理数据集 > 数据集格式要求”。 平台上单个用户最多可创建和管理2000个模型实例。
据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1
1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 1个月~1年
气象类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持导入气象类数据集,该数据集当前包括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术,重新处理历史观测数据,生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围,也可以针
大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力
Prompt设置:请检查您使用的Prompt,对于同一个目标任务,建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT,才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格:理论上模型的参数规模越大,模型能学到的知识就越多,能学会的知识就更难,若目标任务本身难度较大,建议您替换参数规模更大的模型。 父主题:
科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,每个数据点都有一个时间戳,表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
加工视频类数据集 创建视频类数据集加工任务 上线加工后的视频类数据集 父主题: 加工数据集
加工气象类数据集 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的气象类数据集 父主题: 加工数据集
加工文本类数据集 创建文本类数据集加工任务 上线加工后的文本类数据集 父主题: 加工数据集
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题: 加工数据集
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 创建视频类数据集评估任务 获取视频类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 审核视频类数据集标注结果 上线标注后的视频类数据集 父主题: 标注数据集
NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集,并完成数据集发布操作。
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的文本类数据集 父主题: 标注数据集
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题: 标注数据集