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调用run接口运行一个Agent: agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代,并且选择合适的工具,在日志中打印最终的执行结果: 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的,2023-11-17 15:00到2023-11-17 20:00的2303会议室已为您预订成功。
project= 日志打印配置 SDK日志采用logging模块,参考以下代码开启相应日志打印信息: import logging # 打印在命令行(与打印在文件不同时生效) logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 打印在日志文件(与打印在命令行不同时生效)
ntSession的状态为FINISHED,所以为追问或闲聊。打印的日志为: Agent status = FINISHED, is FINISHED, do not call tool 第二次printPlan打印的结果为: 用户: 定个2点-4点的会议 助手: 好的,请问您想预订哪一个会议室?
服务侧生成优选的回答数 private boolean stream; // 是否开启流式调用 流式问答:模型问答,开启流式效果,响应消息流式打印。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.callback.StreamCallBack; import
you can specify the proxy status. # sdk.doc.split.css.proxy.enabled= 日志打印配置 SDK日志采用slf4j框架,业务项目中可以使用logback、log4j、slf4j默认等具体实现(实现任一即可)。 通过logback实现。
常见训练报错与解决方案 read example failed报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“read example failed”报错,表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案:请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错
Optional[bool] # 是否开启流式调用 流式问答(只适用于ask接口):模型问答,开启流式效果,响应消息流式打印。 import sys from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev
压缩盘古大模型 N2基础功能模型、N4基础功能模型、经有监督微调训练以及RLHF训练后的N2、N4模型可以通过模型压缩技术在保持相同QPS目标的情况下,降低推理时的显存占用。 采用INT8的压缩方式,INT8量化可以显著减小模型的存储大小与降低功耗,并提高计算速度。 模型经过量化
实例化Agent(Python SDK) Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 from pangukitsappdev.agent.react_pangu_agent import ReactPanguAgent from pangukitsappdev.api
文本补全 功能介绍 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/text/completions 表1
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云
如何调整训练参数,使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
实例化Agent(Java SDK) Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.agent.ReactPanguAgent; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
配置Cache(Python SDK) Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,当需要访问这些数据时,无需再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作: 初始化:指定缓存使用哪种存储方式
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般
基本概念 训练相关概念 表1 训练相关概念说明 概念名 说明 Token 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。Token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成Token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根
使用Tool Retriever优化Agent性能(Python SDK) Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever
使用Tool Retriever优化Agent性能(Java SDK) Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以
创建有监督训练任务 创建有监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中,选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中,训练配置选择LLM(大语言模型),
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型(LLM)通过对海量公开数据(如互联网和书籍等语料)进行大规模无监督预训练,具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF