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训练数据中的模式接近,模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。 不同模型间效果差异。 由于不同厂商采用的训练策略和数据集差异,同一提示词在不同模型上的效果可能大不相同。由于不同厂商采用的训练策略和数据集差异,同一提示词在不同模型上的效果可能大不相同。例如,某些模型可能在处理特定
CPU:部署需要使用的最小CPU值(物理核)。 内存:部署需要使用的最小内存值。 Ascend:部署使用的NPU数量。 负载均衡:创建负载均衡步骤请详见步骤5:创建负载均衡。 实例数:设置部署模型时所需的实例数。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 计费模式 当前支持安全护栏基础版,内置了默认的内容审核规则。
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化
说明搭建边缘服务器集群的步骤。 步骤3:安装Ascend插件 说明安装Ascend插件指导。 步骤4:创建证书 说明创建负载均衡所需证书步骤。 步骤5:创建负载均衡 说明创建负载均衡步骤。 ModelArts Studio大模型开发平台当前仅部分模型支持边缘部署,详见《产品介绍》“模型能力与规格”章节。
CPU:部署需要使用的最小CPU值(物理核)。 内存:部署需要使用的最小内存值。 Ascend:部署使用的NPU数量。 负载均衡:创建负载均衡步骤请详见步骤5:创建负载均衡。 实例数:设置部署模型时所需的实例数。 作业输入方式 选择 “OBS”表示从OBS中读取数据。 作业输出方式 选择
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数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能,涵盖了数据加工、数据合成和数据标注关键操作,旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。 数据加工 通过专用的加工算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练