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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎
我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 用户个人创建的数据集是属于个人账号下的专属数据，未经本人许可不会被其他人员查看到，且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题： AI原生应用引擎
num_train_epochs 训练epoch数 优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。
模型配置 微调前模型 在下拉列表中选择微调的模型或平台预置的模型。 训练模式 默认为“LoRA”。
图6 设置任务模型训练 单击“算法配置”，在算法配置页面“当前模型”选择新生成的模型，单击“确定”。 单击“judge配置”，在judge配置页面单击“初始化Daemon”重启judge Daemon，调优的参数立即生效。 静态告警优化后生效 进入AppStage运维中心。
参考步骤四：配置训练模型配置异常检测算法模型，并进行模型训练。 训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断 > 任务配置”，选择“异常检测 > 汇聚任务管理”查看。 父主题： 创建异常检测任务
进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎
fixed_threshold：固定阈值算法。 当前模型 算法配置完成后，在“训练模型”页签通过训练，生成模型后，再进行模型选择。 输出表名 无需设置，保存后会自动生成表名，会将训练数据保存在该表中。
什么是AI原生应用引擎 AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台。无论是研发技术人员还是业务人员，都可通过简易的界面化操作，快速开发大模型应用或训练专属模型。
算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。
AI原生应用引擎 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 模型微调任务一直在等待中是什么原因？ 大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ AI原生应用引擎中预置了哪些提示语？ AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？
算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。
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这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。
创建及管理模型 创建模型微调流水线 调测模型 查看模型调用记录 知识中心 数据是模型训练（含数据标注）以及知识库的基础，在整个模型、知识库中起着至关重要的作用。平台提供统一的数据管理功能，将分散的数据进行集中式纳管，从而节省了数据收集和管理的成本。
微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 平台在资产中心预置了部分微调数据集，同时也支持用户根据需求自定义创建微调数据集。本文介绍如何创建微调数据集。
LoRA Low-Rank Adaptation，低秩适应，它是一种技术，将预训练模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层，大大减少了下游任务的可训练参数数量。
应用体验 将平台预置的应用部署和用户自己创建的应用部署进行API调测，帮助开发人员发现并解决应用接口上的问题和错误。 数据管理 数据管理中纳管了用户自定义的和平台预置的数据集，用户使用这些数据集进行模型训练、知识库构建等，快速完成平台使用并验证模型训练效果。
AI原生应用引擎资产中心预置了多款提示语模板，这些模板是基于大量应用场景下的经验或者训练语料而总结出一些优质的提示语组成结构，将其抽离成为一种模板，支持测试、一键快速复制及收藏等。在模型调测时引用提示语模板，可以快速推进引导对话的发展，或者增加故事的复杂性和深度。
使用前必读 欢迎使用应用平台（AppStage），华为云AppStage是基于平台工程（Platform Engineering）理念打造的下一代应用全生命周期管理和AI原生应用生命周期管理平台，帮助客户快速高效地实现传统应用及AI原生应用全生命周期管理，为应用构建、运维和运营等生命周期管理活动提供自助式服务能力
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