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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优
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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
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NLP大模型训练常见报错与解决方案
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NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 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
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管理科学计算大模型训练任务
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管理科学计算大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：
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使用数据工程构建科学计算大模型数据集
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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别 特征要求
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使用盘古预置NLP大模型进行文本对话
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使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数，实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型
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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
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服务部署
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服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 模型使用CV2包部署在线服务报错 服务状态一直处于“部署中” 服务启动后，状态断断续续处于“告警中” 服务部署失败，报错No Module named XXX IEF节点边缘服务部署失败 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足 部署在线服务出现报错No
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在模型广场查看模型
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在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理，接入到企业解决方案中。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
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Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909）
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py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的mindir模型的batchsize支持多个
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训练作业访问OBS时，日志提示“stat:403 reason:Forbidden”
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迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 OBS服务相关报错可根据错误信息（包括errorCode、errorMessage等）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
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科学计算大模型训练常见报错与解决方案
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科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算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。
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？
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from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img = cv2.imread('图片路径') plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture')
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如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？
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from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img = cv2.imread('图片路径') plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture')
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
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