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通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url=
pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam和pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # # Copyright (c) Huawei
安装依赖的组件包, pip install pangu_kits_app_dev_py gradio。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam和pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # # Copyright (c) Huawei
ClientBuilder.build(ClientBuilder.java:98) HttpConfig这个类在sdk-core包里面找不到,造成原因为用户使用的sdk版本太老导致,建议使用最新版本的华为云java sdk,运行代码再具体定位。 java.lang.NoSuchFieldError:
请求什么类型的操作。 GET:请求服务器返回指定资源。 PUT:请求服务器更新指定资源。 POST:请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE:请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD:请求服务器资源头部。 PATCH:请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
理等功能模块,简化用户的开发工作,帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言: Java Python 开发环境要求 华为云盘古大模型应用开发SDK要求JAVA SDK 1.8及其以上版本,Python 3.9及以上版本。 父主题: 盘古应用开发SDK
对话问答(多轮对话)(/chat/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 通用文本(文本补全)(/text/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 给
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题: 部署盘古大模型
中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮,输出模型回复结果,用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。
数据集所在OBS路径 自监督训练数据集 创建数据集时,需要指定数据文件所在的文件夹。 有监督微调数据集 创建数据集时,可以指定数据文件或者数据文件所在的文件夹。 评测数据集 创建数据集时,可以指定数据文件或者数据文件所在的文件夹。 基本信息 填写数据集名称与描述,选择行业、语言和数据标签。
Key(AK)和Secret Access 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。
按约定的格式准备prompt文件; # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例: …… prompts -- default -- documents -- stuff.pt # 配置sdk配置项,指定prompt文件绝对路径,以
不同模型训练参数默认值存在一定差异,请以前端页面展示的默认值为准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小,训练速
数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集,数据集创建完成后需要执行发布操作。 数据量建议3-1000条。当前数据集数据保存与上传的文件类型有以下两种,大小均不可超过1024MB。 文件类型为JSONL:每一行表示一段文本,形式为{"context":"context内容","target":"ta
面,选择“导出模型”,在导入证书的地方上传环境B下载的证书文件,并选择需要导出的模型和模型导出的obs路径。 图3 导出模型 单击“确定”,导出模型。 模型导出成功后,可以在obs中查看导出后的模型文件。下载该obs文件,上传到环境B对应的obs桶中。 登录环境B的盘古大模型套件
块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等,通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt,直到任务完成或者达到终止条件(如设置迭代次数)。 实例化Tool
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK简介 准备工作 Java SDK Python SDK 应用实践
获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、扫描版word文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求: 数据格式样例:JSONL格式,每行是一条JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下:
的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手,显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目,快速生成高质量的代码,支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现,还能够根据用户的需求,进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。 借助
不同模型训练参数默认值存在一定差异,请以前端页面展示的默认值为准。 表2 有监督微调(全量微调)参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一般来说,批大小越大,训练速度越快,但会占用更多的内存资源,且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小,训练速