检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
模型经过量化压缩后，不支持评估操作，但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”，进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压缩的模型执行模型压缩，压缩策略为“INT8
量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导致模型
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时，应确保数据集的独立性和随机性，并使其能够代表现实世界的样本数据，以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析，可以帮助了解模型在不同情境下的表现，从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集，数据集创建完成后需要执行发布操作。
预警：数据集中，有效数据占总体数据的比例在40%-80%之间，表示数据质量较差，提示需要进行优化。 告警：数据集中，有效数据占总体数据的比例低于40%，表示数据质量极差，提示需要进行优化。 表3 合规度校验规则说明 校验项 说明 个人隐私 校验数据中是否存在个人隐私信息，例如
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为
启用模型内容审核 内容审核是文本的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、违规等内容，对用户向模型输入的内容、模型输出内容进行内容审核，帮助客户降低业务违规风险。 授权使用华为云内容审核，有效拦截大模型输入输出的有害信息，保障模型调用安全。 授权后，在调用盘古大模型能力时，模型的输入和输
NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型： 基模型：已经在大量数据上进行了预训练，学习并理解了各种复杂特征和模式。这些模型可以作为其他任务的基础，例如阅读理解、文本生成和情感分析等。基模型本身不具备对话问答能力。 功能模型：在基模型的基础上进行微调，以适应特定任务。功能模型具备对话问答能力，并经
引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。
训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种情
数据量很少，可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据
# 打印在日志文件（与打印在命令行不同时生效） logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, # 控制台打印的日志级别 filename='new.log', filemode='a'
据。若微调数据的质量较差，那么可能会导致模型学习到一些错误或者不完整的信息，从而影响模型的准确性和可靠性。因此，不建议您直接使用低质量数据进行微调。 一份高质量的数据应具备以下几类特征： 数据与目标任务一致：微调数据应该与微调任务的目标和分布保持一致，反映出任务的实际要求。比如，
多轮问答场景，为什么微调后的效果不好 当您的目标任务是多轮问答，并且使用了多轮问答数据进行微调，微调后却发现多轮回答的效果不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据格式：多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造，问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。
务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool 实例化Agent 运行Agent 监听Agent Agent流式输出 Tool Retriever 父主题：
务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool 实例化Agent 运行Agent 监听Agent Agent效果优化 Agent流式输出 Tool Retriever
些要求，需要在该领域的数据集上进行微调，以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求：虽然通用模型学习了相当可观的基础知识，但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式，这将造成和基础知识的数据分布差异。例如，需要模型使用某银行客服的口吻进行线上问答，此时需要使用符合该银
微调（SFT）训练后的用户模型进行边缘部署。 使用边缘部署功能需要在ModelArts服务中开通“边缘资源池”功能，该功能为白名单特性，需要联系ModelArts服务技术支持人员进行开通。 创建边缘资源池操作较为复杂，建议联系盘古服务技术支持人员进行协助。 父主题： 部署为边缘服务
DocSummaryMapReduceSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化文档问答Skill
初始化盘古LLM LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU); 基础问答：基础的模型文本问答，temperature等参数采用模型默认的设置。 llm.ask("你是谁？").getAnswer(); 同时调用多个不同的LLM。 final LLMConfig config =
of("pangu") 基础问答：基础的模型文本问答（temperature等参数采用模型默认的设置）。 llm_api.ask("你是谁？").answer 自定义参数问答：自定义设置如temperature等参数，获得对应的效果。 from pangukitsappdev.api
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
