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Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的
正负向要求不要掺杂着写,可以先全部列完正向要求,再列负向要求,比如“你必须xxx;你必须xxx;你不能xxx;你不能xxx”。 规范输出格式 如果需要约束输出格式,可以在提示词里体现。请注意输出格式中的key不要有语义重复,并且需要与前文要求中的key名字保持一致,否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述
“训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。 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
huaweicloud.sdk.core.ClientBuilder.build(ClientBuilder.java:98) HttpConfig这个类在sdk-core包里面找不到,造成原因为用户使用的sdk版本太老导致,建议使用最新版本的华为云java sdk,运行代码再具体定位。 java
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好
再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率(learning_rate) 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来
登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 单击左侧“能力调测”,进入“文本对话”页签,选择服务与人设,参数设置为默认参数,在输入框输入问题,单击“生成”,模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可以尝试修改参数以查看模型效果,示例如下: 将“核采样”参数调小,如改为0
如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss上升的原因可能是由于数据质量差,或者学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲
视频涉政评分 对视频的涉政程度进行评分,分数越高越危险。评分范围(0, 100),评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分,识别运动幅度过快(如>100光流)或过慢(如≤2光流)的视频,数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础