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常见训练报错与解决方案 read example failed报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“read example failed”报错,表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案:请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错
Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。
化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,大模型的应答可以无缝实时更新。(搜索+大模型解决方案) 父主题: 大模型概念类问题
什么情况下不建议微调 虽然微调可以在一定程度上提升领域能力,但有时候微调也无法解决所有问题。即使您的目标场景依赖垂域背景知识,微调也并非最佳方案,比如: 场景微调的数据量很少或者数据质量很差:微调对数据量和数据质量有很高的要求,需要使用高质量的数据进行模型训练。 垂域知识问答场景:
手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考: 基于规则构建:您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如: 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景
能力,导致用户需求难以准确捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中,利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识
训练盘古大模型 选择模型与训练方法 创建训练任务 查看训练任务详情与训练指标 常见训练报错与解决方案
通过云图说,带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有
迁移盘古大模型 模型训练完成后,可以通过迁移(导入模型、导出模型)功能将本局点训练的模型导出,或将其他局点训练的模型导入本局点进行使用。 支持迁移操作的模型可以在“模型开发 > 模型管理 > 我的模型”中查看。 图1 模型管理 导入/导出模型 以从环境A迁移模型到环境B为例: 登
盘古大模型套件使用流程 表1 使用流程说明 流程 子流程 说明 操作指导 准备工作 注册华为账号并开通华为云 在使用华为云服务之前您需要注册华为账号并开通华为云。 注册华为账号并开通华为云 购买盘古大模型套件 购买盘古系列大模型及推理资产。 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 开通大模型的文本补全、多轮对话能力。
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有4K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-32K 32768 基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 基于盘古大模型打造的专业大模
使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 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、部署、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。 支持区域:
xxx文档”。 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。”、“假如你是一个高级
0.3 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。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
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有4K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-32K 32768 基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 NLP大模型训练过程中,一般
更高质量的数据,可以通过CoT(思维链)、self-instruct等方式批量调用大模型,来获取满足您要求的数据。 人工标注:如果以上两种方案均无法满足您的要求,您也可以使用“数据标注”功能,采用人工标注方式来获取数据。 父主题: 典型训练问题和优化策略
) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题,可以参考解决方案进行优化: 问题一:模型答案没有按照Prompt要求回答。例如,要求文案在300字以内,但是模型回答字数仍然超出300字。 解决方案:在数据质量要求中提到要求训练数据的输出(t
创建子用户并授权使用盘古 如果您需要对华为云上购买的盘古资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)并结合盘古大模型套件平台提供的“角色管理”功能实现精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的I
约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备盘古大模型训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。