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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 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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
在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。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。以下是盘古专业大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
描述 填写评测任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”，回退至“模型评测 > 人工评测”页面。 当状态为“待评测”时，可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分，全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面，评
来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线tx
ts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 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
重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、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。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130
"target":"1. 通过诱导用户下载事先写好的木马病毒:\n可以通过诱惑用户去下载某些“小便宜”，然后通过木马程序来控制用户的主机。\n2. 通过网站入侵: \n如果目标主机是一台网络服务器，可以通过找上传漏洞，然后传木马上去。如果没有上传漏洞，可以通过找SQL注入，进入后台，上传木马，提取，控制目标服务器。"}
预测类数据集格式要求 平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不
包年/包月和按需计费模式哪个更划算 包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择： 对于长时间且稳定的业务需求，包年/包月模式通常更划算，因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。 对于短期、突发或不可预测的业务需求，按需计费模式则更为合适，因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explor
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。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130
数据预处理优化 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： 模型对异常值过度敏感，导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大，甚至出现梯度爆炸。 模型在测试集上表现不佳，泛化能力差。 优化调整策略如下：
微调典型问题 科学计算大模型微调典型问题见表1。 表1 科学计算大模型微调典型问题 问题 可能原因 解决方法 预训练或微调作业失败，提示训练集数据不足。 训练集选取时间区段是否不足。 训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败，提示验证集数据不足。
width 是 图像的宽度，以像素为单位。 date_captured 否 图像捕获的日期和时间。 flickr_url 否 图像在Flickr网站上的URL。 id 是 图像的唯一标识符。 annotations 是 标注信息。 num_keypoints 是 标注的关键点数量。 area
视频类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建视频类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传，所有视频可以放在多个文件夹
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
配置NFS网盘服务。 安装NFS服务 该步骤需要设备联网下载软件依赖包。 Ubuntu系统 在线安装： sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装： sudo yum install nfs-utils 若需离线安装，请联系盘古客服。
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。 进入“工作台
创建知识库 创建知识库的步骤如下： 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。 单击左侧导航栏“工作台”，在“知识库”页签，单击右上角“创建知识库”。 在“创建知识库
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