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盘古-NLP-BI专业大模型-4K 4096 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有4K上下文能力。
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言,能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。
BLEU-1:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 BLEU-2:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。
表3 盘古-NLP-N1-基础功能模型-2K训练参数推荐 应用场景 参数 推荐值 基础场景(文本分析、文本生成、文本翻译、query生成、开放问答、知识问答、改写、总结聚合、聊天) 数据批量大小 8 训练轮数 4 学习率 0.000005 优化器 adamw 学习率衰减比率 0.01
无论是文本分类、情感分析、机器翻译,还是问答系统,模型都能以高准确率完成任务,为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系,因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。
您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时, 右侧代码示例会自动完成参数的组装。
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。
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型,如,闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务,可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型,示例代码如下: @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<
它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。
agentSession); } @Override public void onSessionEnd(AgentSession agentSession) { System.out.println(agentSession); } } 上述代码分别对应了
agent_session: AgentSession): print(agent_session) def on_session_end(self, agent_session: AgentSession): print(agent_session) 上述代码分别对应了
如果需要自定义配置文件名,可以参考以下代码设置。
图1 工具管理 在“创建工具”页面参考表1完成工具代码的设置。 表1 创建工具参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 tool_id 是 String 工具ID,必须由英文小写字母和_组成,需要符合实际工具含义。
代码助手 在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。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。
状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-Type”。
基于自然语言处理大模型的预训练模型,可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题: 大模型概念类问题
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。
它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 NLP-多轮对话 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。 父主题: 使用前必读
获取账号信息 在调用服务API、SDK时,需要将账号相关的信息作为API凭证传入代码。 API凭证主要包括:IAM用户名、IAM用户名ID、账号名、账号ID、项目ID、项目、所属区域。可登录控制台在“我的凭证 > API凭证”页面获取。 图1 获取账号信息 父主题: 准备工作
在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图6复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。