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单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容直接输出结果，无中间的对话交互过程。适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 任务型工作流不支持配置消息节点和提问器节点。 工作流编排流程见表1。 表1 工作流编排流程 操作步骤 说明 创建工作流（必选）
辨率、水平分辨率以及区域范围，适用于想自定义自己的区域模型的场景，需预先准备好区域高精度数据。 微调：在已有模型的基础上添加新数据，它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况，添加最新数据的场景。 本实践将以平台预置的区域海洋要素基模型为例，介绍盘古科学计算大模型的微调训练过程，该模型的基本信息详见表1。
合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。 父主题： 大模型微调训练类
大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设 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 如何查看预置模型的历史版本 训练/推理单元与算力的对应关系是什么
训练目的 训练数据 模型效果 应用场景举例 预训练 关注通用性：预训练旨在让模型学习广泛的通用知识，建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练，模型可以掌握丰富的语言模式，如语言结构、词义关系和常见的句型。 使用大规模通用数据：通常使用海量的无监督数据（如文本语料库
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变量集是一个excel文件，每行数据是需要输入的变量值信息，可以通过“导入”功能进行上传。 图1 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
边缘资源池”页签单击“创建证书”，填写相应证书参数及描述。 图9 证书密钥 可通过view命令查看证书密钥值，例如view server.crt。输入ModelArts Studio平台的密钥值需要经过base64加密（echo -n "复制的密钥值内容" | base64）。 步骤5：创建负载均衡
数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对数据进行加工，防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据，导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异
数据集中盐度（S）变量在下载过程中，如图1、图2，存在数据块缺失与数据块偏移的问题，将导致训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对微调数据进行加工，防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据，导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题： 模型
NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
合成任务”模块 “数据工程 > 数据加工 > 配比任务”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据指令”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据集”模块 数据发布员 拥有权限如下： “数据工程 > 数据发布 > 发布任务”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据集”模块
功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求，包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等，请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求 使用ModelArts
et分别表示问题、答案。 数据质量：若数据格式没有问题，仍然发现模型效果不好，您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。 例如，随着对话轮数的增加，模型出现了遗忘，可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少，建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好？
adamw是一种改进的Adam优化器，增加了权重衰减机制，有效防止过拟合。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”，则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”，则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。
选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，然后利用大模型（如盘古提供的任意规格的基础功能模型
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
套 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据服务 数据智算服务 按需计费 智算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费 按实际任务时长，时长精确到秒。 包周期计费 智算单元 预付费，按照订单的购买周期结算 1个月~1年 数据通算服务 按需计费 通算单元 后付费，根据服务实际消耗量计费
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