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常能够实现最佳的模型性能,但需要消耗大量计算资源和时间,计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型, 可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoin
可选择的要素参考表8中,提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中,集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动,使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果,从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性,从而提高预报的准确性和可靠性。 取值范围:[2
在“配置信息”页面,参照表1完成信息配置。 表1 插件信息配置说明 参数名称 参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网,否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时,才允许
练轮次,用于帮助模型在训练初期稳定收敛,避免大幅度的参数更新导致不稳定的学习过程。 锚框的长边和短边的比例 定义检测物体锚框的长宽比。通过设置不同的长短比例,模型可以更好地适应多种尺寸和形状的物体。 锚框大小 指锚框的初始尺寸。锚框是物体检测中的一个关键概念,通过合理设置,可以帮助模型检测出多种尺寸的目标。
INT8:该压缩策略将模型参数压缩至8位字节,可以有效降低推理显存占用。 INT4:该压缩策略与INT8相比,可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后,系统将在本次压缩任务状态变更时,向用户发送短信/邮件提醒。
复制ID”,可获取当前插件ID。 单击“ > 删除”,可删除当前插件。 删除应用属于高危操作,删除前,请确保该插件不再使用。 导出、导入插件 平台支持导出和导入插件。 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。
3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练NLP大模型
3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练预测大模型
复制ID”,可获取当前工作流ID。 单击“ > 删除”,可删除当前工作流。 删除应用属于高危操作,删除前,请确保该工作流不再使用。 导出、导入工作流 平台支持导出和导入工作流。导出工作流时,将同步导出工作流关联的插件等配置。 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。
3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 训练CV大模型
指定预测目标变量的列名,仅支持单目标变量预测。格式为["列名"],默认设置为[],表示选择最后一列作为预测目标变量。 训练集&验证集比例 将数据集划分为训练集和验证集。填写验证集的比例(默认为 0.2,即训练集占0.8,验证集占0.2)。可选比例包括0.1、0.2、0.3、0.4。 基模型算法池 对
'ext': 'mp4',//视频文件扩展名。 // 标注 34.5, 42.4 分别表示起始时间和结束时间,单位为s。 // label 表示分类,必须是classes列表中的一个元素,表示该视频片段对应的事件或动作类型。
单击该知识库进入详情页面,再单击右上角“继续上传”,上传本地文件。 知识库命中测试 平台支持对创建的知识库进行命中测试,以评估知识库的效果和准确性。 命中测试通过将用户的查询与知识库中的内容进行匹配,最终输出与查询相关的信息,并根据匹配的程度进行排序。 知识库命中测试步骤如下: 登录ModelArts
使用Postman调用API 在Postman中新建POST请求,并填入模型调用路径,详见获取调用路径。 调用API有两种认证方式,包括Token认证和AppCode认证。其中,AppCode认证的使用场景为当用户部署的API服务期望开放给其他用户调用时,原有Token认证无法支持,可通过AppCode认证调用请求。
0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置视频类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评
0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置文本类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评
0”,单击评估标准名称,可以查看具体的评估项。 图1 预置图片类数据集评估标准 在“人工评估标准”页面,单击“创建标准”,选择预置标准作为参考项,并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”,编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项,或创建自定义评估项。创建自定义评估项时,需要将评估类别、评估项、评
能模型)来获取有监督场景。一个比较常见的方法是,将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片,让模型基于这个片段生成问答对,再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高,缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时,请尽可能保证数据的多样性
永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址,使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改,服务器返回此状态码时,不会返回任何资源。 305 Use Proxy
确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m