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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎
我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 用户个人创建的数据集是属于个人账号下的专属数据，未经本人许可不会被其他人员查看到，且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题： AI原生应用引擎
在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 填写训练数据比例，如果填为0，则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据在完整数据集中所占的比例。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决于许多因素，例如可用数据量、模型复杂度和数据的特征等。通常情况下，会选择较大的训练数据比例，以便训练出更准确
的微调数据集上训练模型来实现的，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。 支持将平台资产中心的部分模型作为微调前基础模型，也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。 前提条件 已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部
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。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通
使用在线构建方式新建卡片 支持无模板在线构建图表卡片和表单卡片。 前提条件 需要具备AppStage指标开发者或运营管理员权限，权限申请的操作请参见权限管理。 使用在线构建方式新建图表卡片 登录AppStage业务控制台。 在快捷入口选择“运营中心”，进入运营中心。 在左侧导航栏选择“看板管理
AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ 进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎
judge长时间处于SUBMIT状态直至失败 问题现象 judge记录一直处于提交未执行SUBMIT状态，直至失败FAIL。 可能原因 后端任务内存溢出，可以在训练日志中的ad-agent日志找到报错java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space。 维度数据问题，
查任务，自动创建训练数据表，并且参数均为默认参数。 图3 任务状态 任务配置完成后该任务会显示在任务列表，单击任务所在行“操作”列的“基础”，单击“字段配置”，参考表5修改基础数据，获取维度值。 参考步骤四：配置训练模型配置异常检测算法模型，并进行模型训练。 训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断
固定阈值就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检
judge日志中显示trainModel is null或trainModel is {}，并且提示fail to load model json，表示训练完成后judge未成功加载训练模型。 解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”，重启judge，观察执行结果。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
单击已修改告警的任务所在行“操作”列的“模型”，在任务训练模型配置中，单击“立即训练”，如图6所示，即可触发一次训练任务。 在训练历史会生成一条状态为submit的数据，根据维度值数量训练所需要的时间不一样，直到状态变成finish表示训练完成。 图6 设置任务模型训练 单击“算法配置”，在算法配置页
解决方法 检查告警原始表中的数据是否有异常数据。 例如：数值类型的字段，值为NAN，可能是没有做除数为0的保护，修复异常，清理元数据，补数据后重新训练。 操作步骤 在“运维数据开发 > 数据开发 > 数据治理 > 指标仓库”中，将创建的指标数据“保护NAN”配置为“是”，并设置NAN时结果值。
以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 LLM 大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是通过深度学习技术训练的人工智能模型，具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些
理云服务，并通过可视化画布流程编排进行业务集成。 细分领域如金融、电网场景，需要对推理结果进行定制调整，则可在AI原生应用引擎使用模型在线微调训练功能，快速生成行业场景定制模型服务，满足用户特定需求。 对话沟通 通过对话沟通，快速理解并响应客户的需求，提供高效的解决方案或信息。对
任务名称 默认显示该训练任务的任务名称。 单击“注册任务”，单击“确认”，注册模型训练任务。 单击“启动任务”，单击“确认”，启动模型训练任务，任务状态显示RUNNING表示任务启动成功。 单击“立即训练”，进行模型训练，可以在“训练历史”中查看训练任务进展。 当模型训练完成后需要在“算法配置”页签，选择当前模型。
计费项说明 适用的计费模式 计费公式 ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用 根据实际输入和输出tokens总量计费，平台提供算力支持。 按需计费 千tokens * 每千tokens单价 大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优 根据实际输入和输出tokens总量计费，平台提供算力支持。
选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。
Adaptation，低秩适应，它是一种技术，将预训练模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层，大大减少了下游任务的可训练参数数量。 Loss曲线 Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具，它展示了模型在训练过程中产生的损失（Loss）随时间的变化情
AI原生应用引擎资产中心预置了多款提示语模板，这些模板是基于大量应用场景下的经验或者训练语料而总结出一些优质的提示语组成结构，将其抽离成为一种模板，支持测试、一键快速复制及收藏等。在模型调测时引用提示语模板，可以快速推进引导对话的发展，或者增加故事的复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供的信息，生成对应的文本或者图片。
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