检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
编写输入参数内容,单击“开始运行”。 图10 编写输入参数内容 可在“运行结果”页面查看当前节点的运行结果。 若运行成功,节点处也将显示“运行成功”字样。 图11 单节点调试运行成功示例 父主题: 编排与调用工作流
earning Rate)是模型训练中最重要的超参数之一,它直接影响模型的收敛速度和最终性能: 学习率过高,会导致损失在训练初期快速下降,但随后波动较大,甚至出现NaN(梯度爆炸)的问题。 学习率过低,会导致损失下降非常缓慢,训练过程耗时较长,模型可能陷入局部最优等问题。 科学计算大模型的学习率调优策略如下:
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
如何分析大模型输出错误回答的根因 大模型的输出过程通常是一个黑盒,涉及数以亿计甚至千亿计的参数计算,虽然这些参数共同作用生成输出,但具体的决策机制并不透明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程,或者在模型输出后追问模型,帮助我们分析错误的根因。例如: “我注意到你犯了xxx的错误,请解释得出该结论的原因。”
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
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
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻
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 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 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 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 大模型使用类问题 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的单个文件进行上传
选择加工模板 加工步骤编排完成后,单击“启动加工”,将启动加工任务。 当数据加工任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后,如果无需使用数据标注、数据合成功能,可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程
选择加工模板 加工步骤编排完成后,单击“启动加工”,将启动加工任务。 当数据加工任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后,如果无需使用数据标注、数据合成功能,可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程
为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。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: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
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 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后,单击“启动加工”,将启动加工任务。 当数据加工任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后,如果无需使用数据标注功能,可直接在“加工任务”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。
若选择使用加工模板,将删除当前已编排的加工步骤。 图2 选择加工模板 加工步骤编排完成后,单击“启动加工”,将启动加工任务。 当数据加工任务运行成功后,状态将从“运行中”变为“运行成功”,表示数据已经完成加工。 在完成数据加工后,在“加工任务”页面单击操作列“生成”,生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程
观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后,可以通过“文本对话”API调用NLP大模型,调用步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径。单击左侧“模型开发
选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的插件将在“工作台 > 插件”页面中展示。 父主题: 创建与管理插件
选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的应用将在“工作台 > 应用”中展示。 父主题: 编排与调用应用
一步”。 如果评测盘古大模型, 需要在流通数据集时,将数据集格式发布为“盘古格式”。 选择“资源配置”,并单击“确定”。待任务状态为“运行成功”后,单击“启动”,生成“发布数据集”。 父主题: 评测NLP大模型
选择导入文件后,选择解析内容。 平台将自动解析jsonl文件。如果解析的文件在平台中已存在,勾选该文件将自动覆盖平台现有文件。 单击“导入”,导入成功的工作流将在“工作台 > 工作流”页面中展示。 父主题: 编排与调用工作流
填写“数据集名称”和“描述”。 单击页面右下角“立即创建”,回退至“导入任务”页面,在该页面可以查看数据集的任务状态,若状态为“运行成功”,则数据导入成功。 发布微调数据集 原始数据集不可以直接用于模型训练,需要发布为一个“发布数据集”,发布该数据集的步骤如下: 登录ModelArts