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FAILED：表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表3 TaskInputDto 参数 参数类型 描述
'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求：本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定，从经验上来说，若实际场景相对简单和通用，使用几千条数据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数
E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。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 大模型微调训练类
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。 表1 API清单
Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平
于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的专业大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据
供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 使用盘古NLP大模型创建Python编码应用的流程见表1。
单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。 父主题： 大模型微调训练类
想自定义自己的区域模型的场景，需预先准备好区域高精度数据。 微调：在已有模型的基础上添加新数据，它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况，添加最新数据的场景。 本实践将以平台预置的区域海洋要素基模型为例，介绍盘古科学计算大模型的微调训练过程，该模型的基本信息详见表1。 表1 区域海洋要素模型信息
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类
具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
问题。智能家居系统收集了大量关于用户生活习惯的数据，这些数据一旦泄露，可能会对用户的隐私造成严重威胁。因此，确保数据的安全存储和传输至关重要。现代的智能家居解决方案通常采用加密技术来保护用户数据，同时，AI助手的设计也应遵循最小化数据收集原则，仅收集实现功能所必需的信息，最大限度地保障用户隐私。
功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求，包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等，请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求 使用ModelArts
时间区段时长。 数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 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：
间区段时长。 数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对微调数据进行加工，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：
合成任务”模块 “数据工程 > 数据加工 > 配比任务”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据指令”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据集”模块 数据发布员 拥有权限如下： “数据工程 > 数据发布 > 发布任务”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据集”模块
adamw是一种改进的Adam优化器，增加了权重衰减机制，有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”，则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”，则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。
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