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这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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。
模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至流通图片类数据集。
评估图片类数据集、评估视频类数据集 配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。
目录下有多个数据文件时，需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字样，如train01.csv；验证数据名称需包含eval字样；测试数据名称需包含test字样。
此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其性能，并根据反馈进行定期更新或再训练。随着新数据的加入，模型可能需要进行调整，以保证其在实际应用中的表现稳定。
配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至流通文本类数据集。
图3 多场景测试-不同语言对 复杂对话场景：如图4，当用户在对话中频繁切换意图时，测试意图识别节点的应答能力，确保其能够理解并适应多变的对话上下文。
数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 数据流通 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”，用于后续模型训练等操作。
全量微调32个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起训，4个推理单元即可部署，4K支持64并发，32K支持64并发。此模型版本差异化支持预训练特性、INT8量化特性。
不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。
配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”，用于后续模型训练等操作。
Pangu-AI4S-Ocean_Ecology_24h-20241130 用于海洋生态要素预测 2024年11月发布的版本，支持在线推理、能力调测特性，可支持1个实例部署推理。
全量微调32个训练单元起训，LoRA微调8个训练单元起训，4个推理单元即可部署，4K支持64并发，32K支持64并发。此模型版本差异化支持预训练特性、INT8量化特性。
请检查原调用请求是否过于频繁，如果是并发过大，可以通过重试机制解决，在代码里检查返回值，碰到这个并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求；也可以后端检查上一个请求结果，上一个请求返回之后再发送下一个请求，避免请求过于频繁。 请与技术支持确认，API是否已完成部署。
不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。
评估文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。
不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。
管理知识库 Agent开发平台支持对知识库执行获取知识库ID、删除、命中测试操作。 新增、删除知识库中知识文档 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。
知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试，以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配，最终输出与查询相关的信息，并根据匹配的程度进行排序。
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