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训练参数优化 科学计算大模型的训练参数调优可以考虑学习率参数，学习率（Learning Rate）是模型训练中最重要的超参数之一，它直接影响模型的收敛速度和最终性能： 学习率过高，会导致损失在训练初期快速下降，但随后波动较大，甚至出现NaN（梯度爆炸）的问题。 学习率过低，会导致损
用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个data字段均包含一部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表6 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型：
该示例演示了如何使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案。 应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
调优目标：提升模型精度和性能。 调优思路：模型调优总体可分为两方面，数据预处理和模型训练参数优化，优化思路是从最简单的情形出发，逐步迭代调整提升模型效果，通过实验发现和确认合适的数据量，以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题： 盘古科学计算大模型调优实践
cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 使用AppCode认证方式的请求Header参数见表2。
平台支持创建预测类数据集，创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据：时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列，用于预测未来事件或趋势，过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值，与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 大模型使用类问题 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的单个文件进行上传 训练/推理单元与算力的对应关系是什么 提示词工程类 如何让大模型按指定风格或格式回复 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
token解析失败，请检查获取token的方法，请求体信息是否填写正确，token是否正确；检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时（token expires） ，请重新获取token，使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确（AK对应的SK错误，不匹配；AK/SK中多填了空格）。
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评测 > 任务管理”，可进行如下操作： 克隆。单击操作列的“ 克隆”，可以复制当前评测任务。 启动。单击操作列的“启动”，可以重启运行失败的评测任务。 删除。单击操作列的“删除”，可以删除当前不需要的评测任务。
着深远的影响。它是重要的水资源，提供了大量的饮用水和灌溉水。同时，长江也是中国重要的内河航道，对于货物运输和经济发展具有重要作用。长江中的鱼类种类繁多，是中国淡水渔业的重要基地之一。长江中的典型鱼类包括：1. **中华鲟**：这是一种生活在长江中上游的大型鱼类，以其巨大的体型和古
法等。 零样本 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务，在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”，以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性
用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值，该签名值以请求者的访问密钥
获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 工作流”页面，单击所需工作流的“ > 调用路径”。 图1
让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
前训练任务。 停止。单击操作列的“更多 > 停止”，可以停止处于“排队中”或“运行中”状态的任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可以重试处于“失败”状态的节点，重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多 > 删除”，可以删除当前不需要的训练任务。 删除属于高危操作，删除前请确保当前任务不再需要。
编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的训练参数、训练数据以及基本信息等。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，参照创建科学计算大模型训练任务填写参数，可以复制当前训练任务。 停止。单击操作列的“更多 > 停止”，可以停止处于“排队中”或“运行中”状态的任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可以重试处于“失败”状态的节点，重试该节点的训练。
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