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1:6379 华为云RDS 否 host信息。 用户认证信息。 云数据库RDS: https://support.huaweicloud.com/rds/index.html - Mysql 否 host信息。 用户认证信息。 Mysql官网: https://www.mysql.com/
捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的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
案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 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。
本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精
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
install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install pymysql~=1.1.0 pip install SQLAlchemy~=2.0.19 API手册 SDK API 手册 父主题: Python SDK
单击任务名称查看模型评估任务详情。包含基本信息、评估详情、评估报告、评估日志以及数据配置。 图1 任务详情界面 任务详情: 任务详情中包含打分模式、评估资源、评估模型、任务状态以及模型描述。 图2 任务详情 评估报告: 任务状态为“已完成”时,查看评估报告。评估报告中包含困惑度、评估概览以及模型结果分析。
add_docs(bulk_list) 通过vectorStoreConfig判断使用CSS的插件模式和非插件模式。如果配置了embedding模型,则使用非插件模式,否则使用插件模式。注意,在非插件模式下,vectorFields有且只有1个。 父主题: Memory(记忆)
模型资产即盘古系列大模型,用户可以订购盘古基模型、功能模型、专业大模型。 基模型:基模型经过大规模数据的预训练,能够学习并理解多种复杂特征和模式。这些模型可作为各种任务的基础,包括但不限于阅读理解、文本生成和情感分析等,但不具备对话问答能力。 功能模型:功能模型是在基模型的基础上经
.build()); 通过vectorStoreConfig判断使用CSS的插件模式和非插件模式,如果配置了embedding模型,则使用非插件模式;否则使用插件模式。注意,在非插件模式下,vectorFields有且只有1个。 父主题: Memory(记忆)
当出现第三方库冲突的时,如Jackson,okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后),该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件,避免和业务自身依赖的库产生冲突: <dependency> <groupId>com.huaweicloud
obs:object:GetObjectVersionAcl obs:object:ListMultipartUploadParts 拥有用户OBS桶只读权限。 盘古用户角色 盘古大模型的用户可被赋予不同的角色,对平台资源进行精细化的控制。 表2 盘古用户角色 角色 说明 系统管理员 购买平
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。
Asia/Shanghai ; # # sdk.memory.rds.url= # sdk.memory.rds.user= # sdk.memory.rds.password= # sdk.memory.rds.poolSize= ################################
= Caches.of("inMemory") # Redis redis_cache = Caches.of("redis") # mysql sql_cache = Caches.of("sql") 更新数据:指向缓存中添加或修改数据,需要指定数据的键值对和结果对象。例如,把
出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件
of(Caches.IN_MEMORY); // Redis Cache cache = Caches.of(Caches.REDIS); // mysql Cache cache = Caches.of(Caches.SQL); 更新数据:指向缓存中添加或修改数据,需要指定数据的键值对和结
provider, vector_config) 定义一个ToolRetriever包含2个参数,一个ToolProvider,一个向量数据库配置。其中,ToolProvider的作用为根据工具检索的结果组装工具。 上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProvider
"description")) .build()); 定义一个ToolRetriever包含ToolProvider和向量数据库配置2个参数。其中,ToolProvider的作用为根据工具检索的结果组装工具。 上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProv
“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后,根据需要选择计费模式,基模型需选择“N2 - 基础模型功能 & 应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型,输入资源名称,类型选择“边缘部署”,输入需要订购的推理算力,单击“确认订单”。