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Cache 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,这样当需要访问这些数据时,就不用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。 对LLM使用缓存: LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig);
基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过加载llm.properties配置文件。 在项目路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件: # 建议在业务项目入口处配置 import os os.env
多轮对话 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.skill.Skills; import com
History History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式,如内存、DCS(Redis)、RDS(Sql)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
实例化Tool Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类。静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化。对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过注
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解,往往会执行比较长的时间,此时可以对agent的执行过程进行监听。 AgentListener的定义如下: public interface AgentListener { /** * Session启动时调用
Agent效果优化 如果Agent出现无法正确调用工具的情况,可以尝试一些prompt优化技术提升效果。 优化System prompt 提示财务报销助手依赖的必要信息,如用户名称等基础信息: final String customSystemPrompt = "你是财务
huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.tool.StaticTool; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; @AgentTool(toolId = "meeting_agent", toolDesc
Tool Retriever 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可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,
实例化Agent 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.api.llms
Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill # 加载原始内容, 需根据文件源自行实现读取步骤 # 以word文件为例,需安装docx库 doc = docx.Document(r'报告.docx') documents = [d.text
com/linux/static/stable 选择对应cpu架构下载,docker版本选在19.0.3+。 K3S下载:https://github.com/k3s-io/k3s/releases/tag/v1.21.12%2Bk3s1 按照对应cpu架构下载二进制文件以及air-gap镜像。
正则过滤 基于给定的正则表达式,进行文本过滤。 数据读取 单栏文字版PDF文档读取 解析PDF文档。数据集文件类型为PDF时显示。 word文本读取 解析WORD文档,支持doc和docx格式。 html格式读取 解析HTML文件。 父主题: 清洗数据集(可选)
模型评估 一个评估数据集内,上传的数据文件数量不得超过100个,单文件大小不得超过1GB,所有文件的总大小不得超过1GB。 多模态训练 预训练数据 tar包存储原始的图片,单个tar包的大小不得超过500MB,图片描述JSONL文件只需一份。 指令微调数据 tar包存储原始的
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型(盘古-NLP-N2-基础功能模型)和基于
户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,需要先开通盘古大模型服务。 使用Postman调用API
准备工作 使用盘古大模型Java SDK时,需要在代码中配置以下信息,请提前收集。 表1 资源列表 类型 资源 是否必选 依赖信息 参考文档 备注 大语言模型 华为云盘古 是(大语言模型至少选一个) 盘古模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 盘古大模型API参考文档:
批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行,不大于50行。
请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud