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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围，以适配自定义区域的模型场景。此阶段需预先准备区域的高精度数据。 微调阶段：在预训练模型的基础上，微调利用特定领域的数据
设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或
学习率设置得过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大，或者模型的学习率设置得过小
数据发布 > 数据评估”，单击界面右上角“创建评估任务”。 在“数据集选择”页签选择需要评估的加工数据集，并设置抽样样本的数量。 单击“下一步”，选择评估标准。单击“下一步”设置评估人员，单击“下一步”填写任务名称。 单击“完成创建”，将返回至“数据评估”页面，评估任务创建成功后状态将显示为“已创建”。
2024年10月发布的版本，用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时，1个训练单元起训及1个实例部署。 Pangu-AI4S-Weather_1h-3.0.0 2024年12月发布的版本，相较于10月发布的版本模型运行速度有提升，用于天气基础要素预测，时间分辨率为1小时，1个训练单元起训及1个实例部署。
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词，并对提示词进行比对，以查看其效果。 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发
资源到期了如何续费 包年/包月方式购买的资源到期后，请在平台订购管理页面进行续订操作。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，单击页面右上角“订购管理”。 在“订购管理”页面，单击“资源订购”页签。 在“资源订购”页签可进行数据资源、训练资源、推理资源的续费操作。
HTTP请求方法，表示服务正在请求操作类型，包括： GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
模型服务 支持选择用于启动推理作业的模型。 中期天气要素模型包括1h分辨率、3h分辨率、6h分辨率、24小时分辨率模型，即以起报时刻开始，分别可以逐1h、3h、6h、24h往后进行天气要素的预测。 中期天气要素模型包括6h分辨率模型，即以起报时刻开始，可以逐6h往后进行降水情况的预测。 结果存储路径
画面光照良好，如果是在恶劣天气、户外、晚上等光照不好的场景，需要有补光设备保证良好的光照条件，需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px，关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件，需要保证训练集图片和测试部署时的图片保持一致。 构建CV大模型数据集流程 在ModelArts
到了宋朝。他身处一座繁华的城市，人们穿着古代的服饰，用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言，适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪，尝试理解这个时代的文化。在宋朝，李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 按需计费模式：按需付费是后付费方式，可以随时开通/关闭对应资源，支持秒级计费，系统会根据云服务器的实际使用情况每小时出账单，并从账户余额里扣款。 父主题： 计费FAQ
科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中期天气要素模型和降水模型能够在全球范围内进行预测，不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。通过降水模型预测未来的降雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率，也能为可能
数据过滤 视频裁剪 裁剪视频中字幕/Logo/水印/黑框等无用信息，生成新视频。 视频元数据过滤 基于视频元数据进行过滤，包括帧率、分辨率和视频时长。注：电影标准帧率为24或30FPS。 宽高比过滤 根据视频的宽高比进行过滤。 数据打标 视频鉴黄评分 对视频的涉黄程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0
可选择的要素参考表8中，提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m, 6m, 10m, 20m, 30m, 50m, 70m, 100m, 125m, 150m, 200m
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值，该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AppCode认证 当用户部署
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。 其中，“数据配置”展示了各训练数据涉及到的全部参数，请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 科学计算大模型中期天气要素预测微调训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置
集合预报的CNOP初始扰动数量。取值范围：[2, 350]。 表8 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息表 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球中期天气要素预测模型 13层（1000hpa, 925hpa, 850hpa, 700hpa, 600hpa, 500hpa
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