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

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通过Function Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解

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即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用 自定义镜像 进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型，单击模型名称进入模型详情页。

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选择要调测的模型服务，在下拉列表选择步骤三：部署模型中部署的模型服务。 输出方式 可选非流式、流式。二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。

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"target":"你好，请问有什么可以帮助你"},{"context":"请介绍一下盘古大模型","target":"盘古大模型，是华为推出盘古系列AI大模型，包括NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、科学计算大模型、预测大模型。"}] 数据集最大100万个文件，单文件最大10GB，整个数据集最大10TB。

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如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 推理参数（解码参数）是一组用于控制模型生成预测结果的参数，其可以用于控制模型生成结果的样式，如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前，平台支持的推理参数包括：温度、核采样以及话题重复度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考：

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量 模型规格

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管理科学计算大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数，但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”

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该解决方案可以帮助您在华为云 弹性云服务器 E CS 上基于Geek-AI构建自己的创作系统。Geek-AI是基于 AI 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了 OpenAI、 Azure ChatGLM、讯飞星火、文心一言等多个平台的大语言模型。集成了 MidJourney

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创建科大讯飞应用（星火交互认知大模型） 在科大讯飞创建星火交互认知大模型的应用。详细操作如下所示： 星火交互认知大模型应用，不支持直接切换为AIUI通用语义模型，不适用。建议参考创建科大讯飞应用（AIUI通用语义模型）单独为其创建应用。 创建应用 （可选）创建问答库 配置应用 查看应用信息

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规划能力，降低模型训练过程中传输时间，提升大模型训练性能。 智能调度通过RESTful API接口可提供的能力包括： 拓扑搜索：根据用户提供的大模型超参、并行度及可用资源列表，提供给用户基于拓扑感知的任务资源最优选择建议。 拓扑感知调度：用户资源选择后，根据大模型超参、并行度、集

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使用AI Gallery在线推理服务部署模型 AI Gallery支持将训练的模型或创建的模型资产部署为在线推理服务，可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本

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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

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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 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 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 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 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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2TB~1PB 1.2TB~1PB 优势 大容量、低成本 大容量、低成本 低时延、高性价比 低时延、高性价比 高IOPS、性能高密 高IOPS、性能高密 典型应用场景 日志存储、文件共享、内容管理、网站 日志存储、文件共享、内容管理、网站 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用

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创建科大讯飞应用（AIUI通用语义模型） 在科大讯飞创建AIUI通用语义模型的应用。详细操作如下所示： AIUI通用语义模型应用，不支持直接切换为星火交互认知大模型，不适用。建议参考创建科大讯飞应用（星火交互认知大模型）单独为其创建应用。 创建应用 配置应用 查看应用信息 （可选）开启闲聊功能

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什么是云存储优化与提升服务？ 随着客户对云存储需求的持续增长，如具有业务峰值流量较高特点的客户，存储弹性需求也随之提高，导致业务出现性能瓶颈。再如，AI大模型训练面临数据量和模型参数的不断增加，迫切需要加快训练速度。泛互联网客户对存储的性能、安全性和易用性提出了更高要求，客户难以正确配置存储资源来更好的支撑业务。

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