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自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型,如,闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务,可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型,示例代码如下: @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
在创建数据集弹出框中选择“创建一个训练数据集”,单击“创建”。 图2 创建训练数据集 进入训练数据集页面后,需要进行训练配置、数据配置和基本配置。 训练配置 选择模型类型、训练类型以及基础模型。 数据配置 选择训练数据集和配比类型,设置训练数据集配比,详情请参考数据配比功能介绍。 在训练数据集配比完成
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 创建并管理盘古工作空间 配置服务访问授权 04 AI一站式流程 通过一站式流程,完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用和迁移,全面掌握盘古大模型的开发过程。同时,结合应用开发的提示词工程、Agent开发以及
部署边缘模型 进入盘古大模型套件平台,进入“模型开发 > 模型部署 > 边缘部署”,单击右上角“部署”按钮。 在创建部署页面选择模型与部署资产,选择部署方式为边缘部署,输入推理实例数(根据边缘资源池的实际资源选择),输入服务名称,单击“立即创建”。 创建成功后,可在“模型部署 >
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”。 订购完成后,进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”,可查看订购的边缘部署资产。 父主题: 部署为边缘服务
Token计算精确到1K Tokens,不足1K Tokens的部分舍去,按小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费,训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。 欠费 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户欠费
C模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。如上例所示,当前的module-version需要配置为“N2_agent_v2”,模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True,prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题: Agent(智能代理)
演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本 选择与“嵌入模型”对应的版本。例如,嵌入模型为N2系列,则模型版本也为N2。 工具配置 网页搜索 开启网页搜索后,可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。
Key(SK)。下载的访问密钥为credentials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同,具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题: 部署为边缘服务
安装Ascend插件 详情请参考官方文档:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/mindx-dl/50rc1/dluserguide/clusterscheduling/dlug_scheduling_02_000001.html
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
Python SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
2-Default模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。当前的moduleVersion需要配置为“N2_agent_v2”,如上例所示,因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。 支持注册开源模型,开源模型的定义可参考开源模型。 final
builder().temperature(0.9).build()).build(); // 如使用Gallery三方模型,使用以下配置 // LLMConfig llmConfig = LLMConfigGallery.builder().llmParamConfig(LLMParamConfig
CacheStoreConfig # redis缓存配置写入2s后到期 redis_cache = Caches.of("redis", CacheStoreConfig(expire_after_write=2)) # inMemory缓存配置缓存窗口数量为3,访问后2s到期 memory_cache
安装SDK Maven中央仓导入 在项目pom.xml中参考以下方式添加依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud</groupId> <artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId>
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
9。 在whl包同级目录下,执行如下命令安装: pip install pangu_kits_app_dev_py-2.4.0-py3-none-any.whl 安装可选 安装全部依赖项(2.1.0以前版本需手动安装langchain-openai,命令pip install langchain-openai):