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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训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训
sks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API GET /tasks/{task_id} 父主题: 调用科学计算大模型
大模型生成文本的过程可视为一个黑盒,同一模型下对于同一个场景,使用不同的提示词也会获得不同的结果。提示工程是指在不更新模型参数的前提下,通过设计和优化提示词的方式,引导大模型生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决与模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。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: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。
为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成的结果不完整,出现了异常截断。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: 推理参数设置:请检查推理参数中的“最大Token限制”参数的设置,适当增加该参数的值,可
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,模型生成了复读机式的结果,即回答中反复出现某一句话或某几句话。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: 推理参数设置:请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或
调试详情”,进入调试详情页面。 在调试详情页面,单击,选择需要查看的信息。 单击“日志概览”页签。 可以查看到该次执行的整体情况,包括执行状态、开始/结束时间、运行时长和输入/输出。 单击“节点详情”页签。 可以查看到该次执行的主要组件耗时时长和占比情况,以及该次执行的调用链及其是否成功的状态。
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 开发盘古大模型提示词工程
为了帮助用户高效、准确地完成数据标注任务,ModelArts Studio大模型开发平台提供了标注审核功能(即对标注后的数据集进行审核),确保标注结果经过验证和质量控制,提升数据的可靠性和可用性。同时,平台支持对视频类和图片类数据集进行AI预标注,标注员可以在此基础上进行审核和修正,从而
模型”中可以查看当前空间和预置的模型资产,如果有多个空间的访问权限,可切换空间查看其他空间内的资产。 在“本空间”页签可查看模型资产,并可对模型进行删除操作。单击模型名称可进入详情页面查看模型的基础信息。 在“预置”页签可查看用户可使用的各类模型的预置资产。 图1 查看预置模型预置模型
可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例,核采样控制生成文本的多样性和质量: 当“核采样”参数设置为1时,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0
部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 部署后的模型可用于后续调用操作。 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 查看部署任务的详情,包括部署的模型基本信息、任务日志等。 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务
创建数据集标注任务,对数据集执行标注操作,标注后的数据可以用于模型训练或评测。 创建文本类数据集标注任务 审核数据集标注结果 对数据集的标注结果进行审核 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的数据集 对标注后的数据集执行上线操作。 上线标注后的文本类数据集 评估数据集(可选) 创建文本类数据集评估标准
参数类型 描述 tokens List<String> 分解出的Token列表。 token_number Integer Token总数统计结果。 请求示例 { "data": [ "你好,请介绍下西安。" ], "with_prompt":
注、评估、发布操作。 管理原始数据集 原始数据集上线成功后,支持查看数据集详情、下载数据集、查看数据血缘、以及对数据集进行删除等操作。 支持查看数据集详情。在“数据获取”页面,单击数据集名称,在“基本信息”页签可查看当前数据集的创建人、创建时间等详细信息、行业标签等扩展信息以及该数据集的创建、导入、上线等操作记录。
标注数据集(可选) 创建数据集标注任务 创建数据集标注任务,并对数据集执行标注操作,标注后的数据可以用于模型训练。 审核数据集标注结果 对数据集的标注结果进行审核。 上线标注后的数据集 对标注后的数据集执行上线操作。 评估数据集(可选) 创建数据集评估标准 创建数据集评估标准。可以
边缘部署:算法部署至客户的边缘设备中。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息,平台已给出默认值。 架构类型 算法所支持的结构类型,模型选择完成后,会自动适配架构类型。
练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源,避免过拟合,同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能
如图2,在应用页面,输入所需的活动主题与活动描述,单击“创作”。 图2 活动主题与描述 该预置应用将根据所输入的主题与描述,在“结果生成”中生成相应的创意活动方案。 图3 创意活动方案生成结果
如何调用REST API 构造请求 认证鉴权 返回结果