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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设? 如何将本地的数据上传至平台? 导入数据过程中,为什么无法选中OBS的具体文件进行上传? 如何查看预置模型的历史版本? 更多 大模型微调训练类 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优? 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码?
起报时间间隔小时数,默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
评测模板:使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集:由用户指定评测指标(F1分数、准去率、BLEU、Rouge)并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。 评测结果存储位置 模型评测结果的存储位置。 基本信息 评测任务名称 填写评测任务名称。 描述 填写评测任务描述。
就越高。 ensemble_noise_perlin_y 用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 天气/降水预测场景的参数配置示例如下: 图1 调测科学计算大模型示例1(天气/降水预测) 图2 调测科学计算大模型示例2(天气/降水预测)
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
输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。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 效果预览 单击“查看效果”,输出模型回复结果,用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。 父主题: 撰写提示词
发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面,填写应用名称与应用描述,单击页面左下角的图片可修改应用图标,单击“确定”,进入应用编排页面。 图1 应用编排页面 步骤2:配置Prompt 创建应用后,需要撰写提示词(Prompt)
起报时间间隔小时数,默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据清洗 数据合成 数据标注 文本类 √ √ √ 图片类 √ - √ 视频类 √ - √ 气象类 √ - - 父主题: 加工数据集
在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,参考表1完成训练参数设置。 其中,“训练参数”展示了各场景涉及到的全部参数,请根据具体前端页面展示的参数进行设置。 表1 CV大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。
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。
的数据,具体格式要求详见表1。 表1 视频类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 视频 mp4或avi 支持mp4、avi视频格式上传,所有视频可以放在多个文件夹下,每个文件夹下可以同时包含mp4或avi格式的视频。 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。 事件检测
Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
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。借助盘
配置一个提问器节点,用于向用户或系统提出问题,获取所需信息。 步骤6:配置插件节点 将外部API等集成到工作流中,以扩展功能或调用外部接口。 步骤7:配置判断节点 设置条件判断逻辑,根据不同情况分支到不同的流程路径。 步骤8:配置代码节点 配置自定义代码逻辑,用于处理特定的业务需求或复杂运算。
支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点:当意图识别为“文本翻译”意图时,工作流将进入提问器节点。该节点主要负责提问用户翻译需求(如翻译文本、目标语言等)。 文本翻译插件节点:在翻译意图分支中,文本翻译插件节点负责调用华为云文本翻译API,实现从源语言到目标语言的翻译过
多场景测试:对多种不同场景下的prompt进行测试,确保在各种情境下系统能够有效响应: 不同语言对的翻译:如图3,针对不同的语言对(如中文到法语、俄语到西班牙语),评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对 复杂对话场景:如图4,当用户在对话中频繁切换意图时,测试意图识别节点
问题一:问答场景问题,针对文档库中的内容可以回答的问题,模型的最终回答不符合预期。 解决方案:首先进行问题定位,确定是未检索到相关文档,还是检索到相关内容但模型理解错误。如果未检索到相关文档,则需从入库内容优化、提高检索精度、过滤无关内容等方面进行检索优化。如果检索内容正确,但模型回复不符合预
“核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1,保持其他参数不变,单击“重新生成”,再单击“重新生成”,可以观察到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图4 “核采样”参数为0.1的生成结果1 图5 “核采样”参数为0.1的生成结果2 预置模型部署成功后,