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为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。
org/project/rouge-score/）进行问答对的过滤。 下表列举了该场景常见的数据质量问题，以及相对应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据问题与清洗策略 序号 数据问题 清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理，删除或者修改对应的内容，或者直接过滤掉整条数据。
打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型，以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
资源池”，单击“创建”。填写资源池名称，选择“ModelArts边缘节点”，在“主控节点”处单击“添加”，选择要添加的主控节点，单击“确定”。 在“工作节点”处单击“添加”，选择要添加的工作节点，单击“确定”。 单击“立即创建”，可在资源池列表中查看节点的状态。如果状态为“运行中”，则创建成功。 在主控节点执行如下k8s命令，验证边缘池创建结果：
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时，如Jackson，okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后)，该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件，避免和业务自身依赖的库产生冲突： <dependency>
模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中，设置模型类型、训练类型、训练模型、训练参数和checkpoints等参数。 其中，训练配置选择LLM（大语言模型），训练类型选择自监督训练，根据所选模型配置训练参数。 表1 自监督训练参数说明 参数名称 说明 模型类型
模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中，选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中，训练配置选择LLM（大语言模型），训练类型选择有监督训练，根据所选模型配置训练参数。 表1 有监督微调参数说明 参数名称 说明 模型类型 选择“LLM”。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 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、
安装SDK(Java SDK) Maven中央仓导入 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud</groupId> <artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId>
常见训练报错与解决方案 read example failed报错 报错原因：模型训练过程中，训练日志出现“read example failed”报错，表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案：请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错 no such
在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词 在撰写提示词区域单击“设为候选”按钮，将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 图2 设为候选 每个工程任务下候选提示词上限9个，达到上限9个时需要删除其他候选提示词才能继续添加。 父主题：
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时，应确保数据集的独立性和随机性，并使其能够代表现实世界的样本数据，以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析，可以帮助了解模型在不同情境下的表现，从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集，数据集创建完成后需要执行发布操作。
清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节，包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等，经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力： 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。 数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式 图1 数据参考格式 图2 数据示例
vector_store_config) # 检索 docs = vector_api.similarity_search("bar", top_k=2) # 添加 bulk_list = [BulkData(id="1", data={"name": "名称name1", "description":
公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。AK/SK认证的详细说明请参见：AK/SK。 添加消息头后的请求如下所示： POST https://{endpoin
异，可执行的训练操作也有所不同。 表1 不同系列模型对训练的支撑情况 训练任务 N1 N2 N4 预训练 × × × 微调 √ √ √ 不同系列的模型，对文本长度的处理也各有差异，选择合适的模型能够处理特定长度的文本，从而提高模型的整理效果。 表2 NLP大模型清单 模型类别 模型
ore”和“huaweicloud-sdk-pangulargemodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。
从而计算模型指标。支持的模型指标请参见下表。 表1 规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结
示词发布至“提示词管理”中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 勾选所需的提示词，并单击“保存到模板库”。
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