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数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。
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。此外，若可预见实际场景会不断发生变化，建议您定期更新训练数据，对模型进行微调更新。 父主题： 大模型微调训练类问题
单击节点右上角的，可以对当前节点执行重命名、复制、删除操作。开始和结束节点为必选节点，无法删除。 图3 节点的重命名、复制、删除操作 配置“开始”节点。单击“开始”节点，该节点已默认配置query参数，该参数表示用户输入的内容。当前场景下无需新增参数，单击“确定”。
数据驱动：全球中期天气要素预测模型和降水模型使用历史天气数据来训练模型，从而提高预测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据，而不仅仅依赖于数值模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息见表1。
单击右上角“删除”，可删除当前空间。 删除空间属于高危操作，删除前请确保当前空间不再进行使用。 父主题： 创建并管理盘古工作空间
适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 其中，任务型工作流不支持配置消息节点和提问器节点。 工作流编排流程见表1。 表1 工作流编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建工作流 创建一个新的工作流。 步骤2：配置开始节点 设定工作流的起始点。
在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。 父主题： 计费FAQ
Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。
图11 成员管理 单击“确定”进行二次确认，即可删除空间子用户。 图12 删除操作二次确认 父主题： 创建并管理盘古工作空间
接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
data Array of ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 参数类型 描述 bucket String 输入数据的OBS桶名称。 path String 初始场数据的存放路径。
数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。
data Array of ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表4 ObsStorageDto 参数 参数类型 描述 bucket String 输入数据的OBS桶名称。 path String 初始场数据的存放路径。
Pangu-Predict-Table-Anom-2.0.0 2024年12月发布的版本，支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。
此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。
用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。 模型评测：为了确保模型的实际应用效果，平台提供了多维度的模型评测功能。
与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型，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。
用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
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