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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
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):
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
购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 开通大模型的文本补全、多轮对话能力。 开通盘古大模型服务 配置授权/创建子用户 配置盘古访问OBS服务权限,多用户使用平台情况下需要创建子用户。 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古 准备训练数据 创建一个新的数据集 创建一个新的数据集,用来管理上传至平台的训练或者评测数据。
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
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。
能够顺利完成华为账号注册、购买与开通盘古大模型服务,并有效配置访问权限,确保子用户顺利使用盘古大模型,加速您的业务部署。 计费说明 计费说明 准备工作 注册华为账号并开通华为云 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古 04 AI一站式流程
型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测,具体步骤请参见部署为在线服务。 文本补全: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。例如,让
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
准备工作 注册华为账号并开通华为云 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古
在“我的凭证”页面,获取项目ID(project_id),以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时,获取的项目id需要与盘古服务部署区域一致,例如盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时,展开“所属区域”,从“项目ID”列获取子项目ID。
"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InMemoryToolProvid
、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。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思
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
ovider, 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,I
登录“我的凭证 > API凭证”页面,获取user name、domain name、project id。 由于Assistant当前部署在“西南-贵阳一”区域,需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图3 获取user name、domain name、project
范围见模型API规范 top_p: Optional[float] # 核采样值, 和temperature不同时配置 presence_penalty: Optional[float] # 存在惩罚,增加模型谈论新主题的可能性,范围见具体模型API规范
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
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
描述 project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token