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模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优,订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。
模型微调任务是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。操作本步骤前请确保以下两点: 已订购大模型微调-SFT局部调优资源,订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。
#单位: | 类型:string | 说明:GPU已使用显存 "mem_total":"16276", #单位: | 类型:string | 说明:GPU显存总量 "mem_util":"8
参数配置说明 基础参数 表1 基础参数 参数名称 参数类型 是否必选 默认值 说明 参数规范 举例 name string 必选 - IaC3.0资源名 只能包括数字、字母、'-'、'_'、'.',必须以字母开头,字母或数字结尾。长度2-64。 说明: 如果没有配置cluster
编写IaC脚本 IaC目录规划 IaC脚本开发规范请参考应用平台IaC部署代码开发,本实践中,IaC包结构规划如下: 表1 IaC Spec包结构说明 位置 描述 iacspec IaC压缩包 └── global/ 全局默认的IaC描述,包含完整文件结构。 │ └── meta
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通过调整模型参数对异常告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化,导致预测的数据不够准确,出现误告警,可以通过调整模型参数,对生成的异常告警进行调优。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 调优配置方法 在“异常检测”页面,单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”,默认显示“算法配置”页签,参考表1配置参数。