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在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中,单击操作列“扩容”执行扩容操作。 图4 扩容模型推理资产 不同类型的模型在部署时,做占用的推理资产数量存在差异,部署模型时所占的推理资产数量与模型类型关系如下。 表1 部署模型 模型类型 推理资产占有数量 盘古-NLP-N1 系列模型 部署1实例占用0
提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高效集成至您的业务流程中。接下来,将详细介绍该平台的使用流程,帮助您充分发挥盘古大模型套件平台的潜力。 图1 盘古大模型套件使用流程 表1 使用流程说明 流程 子流程 说明 操作指导
应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型,输入资源名称,类型选择“边缘部署”,输入需要订购的推理算力,单击“确认订单”。 订购完成后,进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”,可查看订购的边缘部署资产。 父主题: 部署为边缘服务
small”报错,表示数据量太少,拼接到模型要求长度后,条数不满足一次训练下沉。 解决方案:请增大数据集大小或者把epochs设大,保证日志中的Sink_num > 0。 图3 The dataset size is too small Decrypt failed 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“Decrypt
完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数(step)参数更新的幅度。需要选择一个合适的学习,因为学习率过大会导致模型难以收敛,学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10的倍数 每训练一定数量的步骤(或批次)后,模型的状态就会被保存下来。
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 NLP大模型训练过程中,一般使用token来描述模型可以处理的文本长度。token(令牌)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会
LoRA轶值 / 8、16、32、64 较高的取值意味着更多的参数被更新,模型具有更大的灵活性,但需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新,资源消耗更少,但模型的表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1