深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题： 功能咨询

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制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 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。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full：指针对全量参数计算。 batch：则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明： batch模式计算速度快于full模式。

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制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 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。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full：指针对全量参数计算。 batch：则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明： batch模式计算速度快于full模式。

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时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss

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以防止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除（也称为特征丢弃）是另一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的输入特征，以防止模型过拟合。这

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型参数规模较小，那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果规模较大，那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小，防止内存溢出。

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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“学习率”等参数的设置

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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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。

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其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。

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练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个参数的值，可以提升模型回答的确定性，避免生成异常内容。

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超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子

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如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测

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learning_rate 学习率 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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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，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务

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分身数字人驱动算法可以应用于真人视频自动生成，包括新闻播报、课件制作等场景，以取代真人视频拍摄，提升视频内容生产效率。 算法目的意图 可以使用授权过的真人视频，在预训练模型基础上，生成真人数字人驱动模型。该模型可基于音频生成口型匹配的数字人视频，实现真人视频自动生成，包括新闻播报、课件制作等场景，以取代真人视频拍摄，提升视频内容生产效率。

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模型的收敛速度会变得非常慢。 优化器 优化器参数指的是用于更新模型权重的优化算法的相关参数，可以选择adamw。 adamw是一种改进的Adam优化器，它在原有的基础上加入了权重衰减（weight decay）的机制，可以有效地防止过拟合（overfitting）的问题。 学习率衰减比率

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