结合数据自身特征，进行异常数据的筛选。 对于异常值，视情况进行删除、替换、保留等操作，兼顾模型的收敛与鲁棒性。 优化举例： 某数据集中，盐度（S）变量在下载过程中存在数据块缺失与数据块偏移的问题，如图1、图2，导致在训练过程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。在删除异常数据后

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以实现的复杂操作；引入数学函数和几何运算，支持更精确的线条拟合；参数式生成模型，将程序做成带输入的命令，分享给平台其他用户使用；灵活组织API，实现系统默认未提供的建模功能；还可以通过查询命令，了解探索内核工作机制。 与传统CAD二次开发方式不同，CrownCAD是B/S架构的产

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平衡数据类别：在多任务或多类别的训练中，确保数据类别的平衡，以避免模型对某些类别的偏倚。可以通过过采样、欠采样或生成合成样本来调整类别比例 例如：情感类别多分类任务，通过对“中立”情感进行过采样、对“消极”、“积极”情感进行欠采样调整比例。 表2 平衡数据前 情感类别 数据占比 消极 45.3% 积极 37

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高性能计算支持：基于昇腾云的强大算力，通过算子优化、内存管理与梯度优化等技术，显著提升模型的训练效率和推理速度。 精度调优与性能优化：提供专业的精度调试与性能调优服务，确保模型在迁移后能够保持与原平台一致的精度，并优化推理性能。

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µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且

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连续数据 ， 才能得到1条测试数据) 24h 7 7天每24h的数据（例：0点，次日0点…7天后0点） 图1 盐度数据偏移与缺失样例-1 图2 盐度数据偏移与缺失样例-2 图3 盐度（S）异常的训练损失 图4 删除异常值后的训练损失 父主题： 盘古科学计算大模型微调训练实践

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练时间短。 增量预训练：在现有预训练模型基础上，利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据，避免过拟合和欠拟合问题，进一步提高模型的泛化能力。 参见表3 调优后模型名称 设置调优后产生的新模型的名称。 参见表3 调优后模型权重存放路径 选择调优

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通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列

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lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 learning_rate 是 Double

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12点…次日18点，次日24点）。 24h 7 7天每24h的数据（例：0点，次日0点…7天后0点）。 图1 盐度数据偏移与缺失样例-1 图2 盐度数据偏移与缺失样例-2 图3 盐度（S）异常的训练损失 图4 删除异常值后的训练损失 父主题： 盘古科学计算大模型调优实践

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µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且

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安全。若先导入证书吊销列表，则无法上传，因此应先导入数字证书，再导入对应的证书吊销列表。 GA/T1400协议支持不导入数字证书和吊销列表与第三方视图库进行对接，如果不选择导入数字证书和吊销列表，请跳出本步骤。 基于安全建议，请定期更换数字证书和证书吊销列表。 数字证书和证书吊销

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合

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去除“参考文献”以及之后的内容：\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容，去除“0 引言”之前的内容，引言之前的内容与知识无关：[\s\S]{0，10000}0 引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000} 1\. 1Java简介 日期时间格式转换

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学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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use：观看视频/听音乐/阅读 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间，与end_time共存。 end_time 与retain_day二选一 long 用户行为结束时间，与start_time共存。 retain_day 与start_time二选一 Integer

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坐标轴距离图表右边界距离。 上边距 坐标轴距离图表上边界距离。 下边距 坐标轴距离图表下边界距离。 数字图：用于突出显示单个数值，可展示资源最新时间点的数据与所选时间段的增长率或下降率。当需要实时监控某个指标的最新数值时，可使用此类型的图表。 如下图所示，可实时查看主机的CPU使用率，“2.85%

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参数 是否必选 参数类型 描述 activePath 否 Array of ReportedPosition3D objects 参数说明：与当前情况关联的有效点集。 数组长度：1 - 8 pathRadius 否 Integer 参数说明：单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离

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系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他的训练工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中的环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web IDE环境资源的项目的环境信息。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 LoRA微调LoRA(Low-Rank

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方案的制定以、售后的部署、售后的运维运营支持等内容。 技术侧竞争力 交互能力先进：支持高还原度仿真数字人形象克隆、动作拟合、声音克隆与合成( TTS A)、支持语音与音乐合成(STA，AI歌唱)等多项仿真数字人核心技术；支持DUIX平台人机对话交互，以及2D卡通形象阿凡达模式数字人等特色功能。

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