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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 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6 TaskOutputDto 参数
ObsStorageDto objects 输入数据的OBS信息。 表5 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6 TaskOutputDto 参数
盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对数据进行加工，防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据，导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异
数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对微调数据进行加工，防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据，导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题： 模型
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。 训练日志提示“root: XXX valid number
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。 训练日志提示“root: XXX valid number
功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求，包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等，请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求 使用ModelArts
et分别表示问题、答案。 数据质量：若数据格式没有问题，仍然发现模型效果不好，您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。 例如，随着对话轮数的增加，模型出现了遗忘，可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少，建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好？
adamw是一种改进的Adam优化器，增加了权重衰减机制，有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”，则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”，则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。
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
套 预付费，按照订单的购买周期结算 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。 包周期计费 智算单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 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
”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期
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
用于存放模型推理结果的OBS路径。 输入数据 支持选择用于存放作为初始场数据的文件路径。 预报天数 支持选择以起报时间点为开始，对天气要素或降水进行预报的天数，范围为1~14天。 起报时间 支持选择多个起报时间作为推理作业的开始时间，每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量，包括10m
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
步”。 在“文件类型”页面，选择文件类型。 导入文本文档数据。支持上传txt、doc、docx、pdf、ppt、pptx格式的文本文档，要求单个文件不超过10M。 导入表格数据。支持上传xlsx、xls、csv格式的表格数据，要求单个文件不超过10M。 单击“点此上传”上传本地文
使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 场景描述 该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下：
问题。智能家居系统收集了大量关于用户生活习惯的数据，这些数据一旦泄露，可能会对用户的隐私造成严重威胁。因此，确保数据的安全存储和传输至关重要。现代的智能家居解决方案通常采用加密技术来保护用户数据，同时，AI助手的设计也应遵循最小化数据收集原则，仅收集实现功能所必需的信息，最大限度地保障用户隐私。
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