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效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
产品特点且可以引导观众购买。 微调数据清洗： 下表中列举了本场景常见的数据质量问题以及相应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外
果不好，您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如，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。 父主题： 大模型微调训练类问题
1)，数值越高美感越好，评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。 水印识别 识别视频中是否包含水印。 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集文字识别 识别视频中是否包含密集文字，达到密集文字面积占比的视频则为含密集文字视
署到云端或本地环境中。平台支持多种部署模式，能够满足不同场景的需求。通过灵活的API接口，模型可以无缝集成到各类应用中。 模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。
觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标
批量大小。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率（learning_rate） 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数，过高会导致模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，无法收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。
理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置
域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。这一阶段使模型能够精确执行如文案生成、代码生成和专业问答等特定场景中的任务。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。
empty. 检查数据集文件是否还存在于原先的OBS桶中。 download obs file failed. 请检查网络是否正常，是否可以访问OBS桶中的数据。 数据评估 annotate type is invalid. 请检查上传的数据中，使用的数据标注类型、数据标注要求与平台要求的是否一致。
列：每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致，不同列可以具有不同的数据类型。 顺序：表格中的行通常按照特定顺序排列。 行数：数据表的行数应大于5000行。 维度：数据的维度（列数）应大于10维。 数据完整性：必须确保数据中没有缺失值。 构建预测大模型数据集流程 在ModelArts Studio
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 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
确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势，提升业务效果。 最佳实践 提示词写作实践 Agent应用实践 06 API 通过API文档的概述、NLP大模型API和科学计算大模型API的详细介绍，您将全面理解如何调用和集成盘古大模型的各类接口，确保在不同场景中灵活应用这些强大的模型能力，加速业务开发进程。
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
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数。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
的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。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。 如果场景涉及较为复杂、专业的业务逻辑（例如金
以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token：用户Token，可选，当使用Token方式认证时，必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。
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
表1 预测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
表1 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
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