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表1 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。
应用百宝箱是盘古大模型服务为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 操作流程 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案的步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。
训练集选取时间区段是否不足。 训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败，提示验证集数据不足。 验证集选取时间区段是否不足。 验证集选择的时间区段需要满足表2对应关系，请相应地延长验证集的时间区段时长。
数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类
为了进一步简化管理，平台还支持数据集的删除功能，使用户能够对数据集进行灵活管理和调整。在模型训练和数据分析过程中，用户可以根据需求调用这些数据集，确保数据的准确性与安全性，从而提升数据资产的利用率。同时支持数据集发布到Gallery，支持从Gallery订阅数据集。
训练集选取时间区段是否不足。 训练集选择的时间区段需要至少超过模型分辨率对应时长。 预训练或微调作业失败，提示验证集数据不足。 验证集选取时间区段是否不足。 验证集选择的时间区段需要满足表2对应关系，请相应地延长验证集的时间区段时长。
表3 功能限制 功能类型 使用限制 数据工程-数据格式要求 ModelArts Studio平台支持接入的数据需要满足格式要求，包括文件格式、单个文件大小、所有文本大小以及文件数量等，请参考《用户指南》“使用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。
Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。
图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。
支持区域： 西南-贵阳一 数据工程介绍 数据工程使用流程 数据集格式要求 导入数据至盘古平台 加工数据集 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。
发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。
> 发布任务”模块 “数据工程 > 数据管理 > 数据集”模块
表2 NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。
手动编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能，支持接入知识库，还可增加应用的对话体验，详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1：创建应用 创建一个新应用。 步骤2：配置提示词 在应用中配置大模型所需的
数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 验证数据 若选择“从训练数据拆分”，则需进一步配置数据拆分比例。 若选择“从已有数据导入”，则需选择导入的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。
数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据集，这里数据集需为再分析类型数据，同时需要完成加工作业，加工时需选择气象预处理算子。 训练集 选择训练数据中的部分时间数据，训练数据集尽可能多一些。 验证集 选择验证集中的部分时间数据，验证集数据不能跟训练集数据重合。
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“
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领域的数据时表现得更好，而另一些模型则可能在更广泛的任务上更为出色。
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