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盘古预测大模型能力与规格 预测大模型规格 盘古预测大模型是面向结构化数据,通过任务理解、模型推荐、模型融合技术,构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制,可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享:关闭分享后,项目内数据不允许分享给其他项目,包括拷贝、引用两种方式。 下载:关闭下载后,项目内数据不允许下载至本地。
大屏”,进入大屏页面。 单击大屏名称,进入大屏编辑页面。 发布大屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。 下线大屏:单击页面右上角后,单击“下线”,大屏下线成功。 图12 切换大屏发布状态 管理已发布大屏 已发布大屏支持编辑、预览、查看、复制和分享协作操作。 单击“数据分析 > 大屏”,进入大屏页面。
的分类任务: 盘古时序预测分类大模型,支持时序数据分类预测任务。 盘古融合推荐分类大模型,支持结构化数据分类预测任务。 盘古融合推荐分类大模型(Pangu-Predict-Cla-Table-2.0.0) 盘古时序预测回归大模型(Pangu-Predict-Reg-TS-2.1.0)
CV大模型训练流程与选择建议 CV大模型训练流程介绍 目前,CV大模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估
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数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见CV大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如w
NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。
数据开发与治理 数据源管理与数据标准管理 数据建模 数据开发 数据血缘、资源管理、函数管理和变量管理 数据发布CI/CD、任务运维 数据质量管理 元数据管理 数据资源管理 数据服务管理 数据安全 父主题: 产品操作
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数据采集与分析 前提条件 已配置邮箱 服务器 ,具体操作请参见调测邮箱通知功能。 操作步骤 选择“运维管理 > 数据采集与分析 > 数据采集与分析”。 根据需要选择相应的功能使用,详情请参见表1。 表1 任务管理 任务 说明 操作方法 采集设备日志 采集和统计设备故障日志,以了解设备的状态以及运行情况。
数据识别与准备 在迁移开始前,华为云 OMS 服务会先对源端存储系统中的数据进行识别,包括对象大小、最后修改时间以及位置等关键信息。基于这些信息,服务会为用户生成一个对应的迁移任务配置,确保迁移过程的高效性和准确性。 父主题: 迁移工作原理
数据采集与分析 数据采集与分析 父主题: 运维管理
数据运营与质量 数据运营 展示数据的注册、使用情况;同时将热门物理表、逻辑实体和热搜词汇直观展示给用户,以供参考决策。 图1 数据运营 总物理资产数量:系统中已存在的总的物理表数量 注册资产总量:系统中已注册关系的资产数量 访问量:访问系统的用户数量 注册资产:展示近12个月中注册的关系资产的数量分布
数据备份与恢复 物理机故障时, 弹性云服务器 是否会自动恢复? 如何备份本地盘数据?
训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测大模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1,数值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差,数值越小,表明模型预测的精度越高。
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