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使用java sdk出现json解析报错 图1 json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。
数据质量:请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。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,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。此外,若可预见实际场景会不断发生变化,建议您定期更新训练数据,对模型进行微调更新。 父主题: 大模型微调训练类问题
同时,应建立完善的监管机制,严格管理,加强监督,加强专项资金使用情况的评估,加强对建设过程的监管和评估,节约专项资金,杜绝资源的浪费和管理不善的情况。在使用福田区社会建设专项资金中,如何防止遭到挤占、占用和挪用专项资金的情况?
数据驱动:全球中期天气要素预测模型和降水模型使用历史天气数据来训练模型,从而提高预测的准确性。这意味着它可以直接利用过去的观测数据,而不仅仅依赖于数值模型。 全球中期天气要素预测模型、降水模型信息见表1。
作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择 “OBS”表示将输出结果存储在OBS中。 作业配置参数 设置模型部署参数信息,平台已给出默认值。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。
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。 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。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后,系统将在任务状态更新时,通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。
请求的资源可包括多个位置,相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 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。
有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。
PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候,PATCH可能会去创建一个新的资源。
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。
Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。
数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。
需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。 滚动升级:部分实例资源空出用于滚动升级,逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。
需要该服务所消耗资源的2倍,用于保障全量一次性升级。 滚动升级:部分实例资源空出用于滚动升级,逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。
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