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支持区域： 西南-贵阳一 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案
例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面试问题。”
典型训练报错和解决方案请参见预测大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。
典型训练报错和解决方案请参见CV大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。
以下列出该场景中可能遇到的常见问题，评测过程中如出现这些问题，可参考相应的解决方案： 问题一：问答场景问题，针对文档库中的内容可以回答的问题，模型的最终回答不符合预期。 解决方案：首先进行问题定位，确定是未检索到相关文档，还是检索到相关内容但模型理解错误。
典型训练报错和解决方案请参见科学计算大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。
以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图1 正常的Loss曲线：平滑下降 图2 正常的Loss曲线：阶梯下降 如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况，可能意味着模型训练状态不正常： Loss曲线上升：Loss上升的原因可能是由于数据质量差，或者学习率设置得过大，使得模型在最优解附近震荡
如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。 例如，对于一般的常规问题解答等场景，可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。
SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？
模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案。 该工具链具备模型训练、压缩、部署、评测、推理等功能，通过高效的推理性能和跨平台迁移工具，模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。
解决方案：对于这几种情况，需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例，同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如降低“温度”参数的值，可以起到规范模型输出，使结果不再多样化。
根据授权项策略，系统会自动推荐授权范围方案。 可以选择“所有资源”，即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。 可以选择“指定区域项目资源”，如指定“西南-贵阳一”区域，即用户组内的IAM用户仅可使用该区域项目中的资源。
如果试运行失败，常见报错与解决方案请详见Agent开发常见报错与解决方案。 父主题： 编排与调用工作流
模型开发工具链：模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案，涵盖模型训练、压缩、部署、评测、调用等功能，保障模型的高效应用。
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