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CV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
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
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。 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 按实际任务时长，时长精确到秒。 数据托管服务 包周期计费 托管单元 预付费，按照订单的购买周期结算
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
日期列的列名。例如，["date"]表示csv数据中date列为日期列，默认设置为[]，表示没有日期列，选择全部数据做训练。 标识列 在时间序列中可以定义粒度的id相关的列。 历史窗口大小 指模型在训练时基于多少个历史数据点作为输入。取值范围为[2, 200]，默认值为7，表示使用7个历史数据点作为输入进行训练。
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
异常的Loss曲线：平缓且保持高位 Loss曲线异常抖动：Loss曲线异常抖动的原因可能是由于训练数据质量差，比如数据存在噪声或者分布不均衡，导致训练过程不稳定。你可以尝试提升数据质量的方式来解决。 图5 异常的Loss曲线：异常抖动 父主题： 大模型微调训练类问题
它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函
大模型使用类问题 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的具体文件进行上传 如何查看预置模型的历史版本
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
模型规格：不同规格的模型支持的长度不同，若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限，建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据，可以通过规则进行清洗。 父主题： 大模型微调训练类问题
答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好
通过一站式流程，完成从数据导入、数据加工、数据发布、模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测到模型调用，全面掌握盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent开发，您将能够高效构建智能应用，充分释放盘古大模型的潜力，为业务创新提供强大支持。 数据工程 使用数据工程构建数据集 模型开发
训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型
NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明 评测指标（人工评测）
用于存放模型推理结果的OBS路径。 输入数据 支持选择用于存放作为初始场数据的文件路径。 预报天数 支持选择以起报时间点为开始，对天气要素或降水进行预报的天数，范围为1~14天。 起报时间 支持选择多个起报时间作为推理作业的开始时间，每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量，包括10m
插件服务的请求方式，POST或GET。 鉴权校验 插件服务的鉴权方式，支持以下三种： 无需鉴权：不使用鉴权时会存在安全风险。 用户级鉴权：通过验证用户身份来控制对个人数据的访问，通常使用Header或Query中的密钥参数（如Token）进行鉴权，适用于需要权限控制的场景，安全性较高。 API Key鉴权：通过唯一的API
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