全托管与半托管迁移模式 - 数据流转平台CLOUDFLOW | 百度智能云文档
当迁移的小文件较多时，可以适当调大从agent（worker）配置文件中的rpcRequestMaxTasks、maxConcurrency参数；当迁移的大文件较多时，可以根据节点迁移带宽与机器内存，调整MaxBandWidth参数。
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千帆杯——对话第一期最强挑战者(文字版总结) 千帆社区
数据集准备 因为这是一个纯agent开发的过程，我不需要进行任何的训练，所以只需写测试集就好。 我一共是准备了22个测试数据集，涵盖了香港迪士尼乐园从30分钟一个项目都没有办法玩，到600分钟能完成所有的项目。然后我最终的目标，就是让我创建的agent，通过所有的测试数据集，就算完成了本次的开发。
大模型开发整体流程-基于个人知识库的问答助手解析 千帆社区
二、项目流程简析 以下我们将结合本实践项目与上文的整体流程介绍，简要分析本项目开发流程如下： 步骤一：项目规划与需求分析 1.项目目标 基于个人知识库的问答助手 2.核心功能 上传文档、创建知识库； 选择知识库，检索用户提问的知识片段； 提供知识片段与提问，获取大模型回答； 流式回复； 历史对话记录 3.确定技术架构和工具 LangChain框架 Chroma知识库 大模型使用准备 前后端使用 Gradio
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如何从评估指标判断大模型训练效果 - ModelBuilder
可通过增加场景数据集，或者混入场景的混合语料，进一步训练模型。 降低BatchSize。如过训练的BatchSize过大，可调低BatchSize的值。因为值越大，测试数据的泛化效果越差。同时，收敛所需的Epoch也越大。 增加Epoch数。可通过增加Epoch数来增加训练的轮次，增加训练的Step后，Loss曲线会逐步下降达到稳定状态。 增加学习率。
