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预测大模型训练常见报错与解决方案 预测大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 预测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
CV大模型训练常见报错与解决方案 CV大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 CV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
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台,切换区域至华北-北京四,在“总览”页面下方开通“文本翻译”服务。 图1 开通文本翻译服务 操作流程 创建多语言文本翻译插件的流程见表1。 表1 创建多语言文本翻译插件流程 操作步骤 说明 步骤1:获取文本翻译服务Token与调用地址
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存
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
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态,各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
欠费说明 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费。欠费可能会影响云服务资源的正常运行,因此需要及时充值。预付费模式购买后不涉及欠费。 服务按时长计费的,当余额不足以支付当前费用时,账户将被判定为欠费。由于盘古NLP大模型不涉及物理实体资源,因此无
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
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
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 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。
若调用部署后的模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“我的服务”页签,模型部署列表单击模型名称,在“详情”页签中,可获取模型的部署ID。 图1 部署后的模型调用路径 若调用预置模型,可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,在“预置服务”页签,模型列表单击“调用路径”,获取该模型的部署ID。
什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台,盘古NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、预测大模型
储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区(AZ,Availability
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决