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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
更多 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？ AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ 更多 开发中心 如何申请组织管理员权限？ 团队无法关联某个服务是什么原因？
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。
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
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。
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？
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”。
fail to load model json 问题现象 judge日志中显示trainModel is null或trainModel is {}，并且提示fail to load model json，表示训练完成后judge未成功加载训练模型。
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。
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。
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： 配置异常检测任务
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 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。
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。
可能原因 后端任务内存溢出，可以在训练日志中的ad-agent日志找到报错java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space。 维度数据问题，存在特殊字符，或者数据量和维度值数量较大。
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。
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。
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。
在异常检测任务模型配置的“算法配置”页面，查看“输出表名”改为新的系统自动创建的输出表。 在异常检测任务模型配置的“训练配置”页面，单击“立即训练”。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
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。
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