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述，单击“立即创建”完成科学计算大模型微调训练任务创建。 创建好训练任务后，页面将返回“模型训练”页面，可随时查看当前任务的状态。单击模型名称，可在“训练结果”页签中查看模型训练指标，以评估模型训练效果，各指标说明见表2。 表2 模型效果评估指标说明 指标名称 说明 Loss 训
盘古大模型的盘古格式，为后续模型训练提供高效的数据支持。 数据管理：平台支持数据全链路血缘追溯，用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签，查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析，逆向实现快速问题追踪，提升数据运维和数据治理的效率，帮助用户更好地
温度（temperature） 0.9 核采样（top_p） 0.4 话题重复度控制（presence_penalty） 0.3 部署推理服务后，可以采用人工评测的方案来评估模型效果。以下列出该场景中可能遇到的常见问题，评测过程中如出现这些问题，可参考相应的解决方案： 问题一：问
基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，页面将返回“模型训练”页面，可随时查看当前任务的状态。 创建科学计算大模型中期天气要素预测预训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测预训练任务步骤如下： 登录ModelArts
试。 试运行工作流： 工作流编排完成后，单击右上角“试运行”，在对话框中输入问题，等待返回试运行结果。 在试运行过程中，可以单击右上角“”查看调试结果，包括运行结果与调用详情。 如果试运行失败，常见报错与解决方案请详见Agent开发常见报错与解决方案。 图9 调试结果示例 单节点调试，以调试“意图识别”节点为例：
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