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的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。 扩写:根据段落的其中一句或者一段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是
选择、工具执行结果、思考等信息,AgentSessionStatus为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的执行过程中终止执行时,除了通过setMaxIterations设置Agent的最大迭代次数,也可以通过实现监听器的on_check_in
务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压缩的模型执行模型压缩,压缩策略为“INT8”。当压缩模型为N2基础功能模型,或是经有监督微调训练和RLHF训练后的N2模型,支持选择“低消耗模式”,减少推理资源的消耗。 图2 创建压缩任务 输入任务名称和描述,单击“立即创建”,即可下发压缩
待评估模型:支持选择多个模型版本同时评估,最多选择5个。待评估模型必须符合前提条件。 评估资源:依据选择的模型数据自动给出所需的评估资源。 打分模式:当前版本打分模式仅支持基于规则,用户不可选,且暂无人工打分。基于规则打分:使用预置的相似度或准确率打分规则对比模型生成结果与真实标注的差异,从而计算模型指标。
of("pangu") 基础问答:基础的模型文本问答(temperature等参数采用模型默认的设置)。 llm_api.ask("你是谁?").answer 自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。 from pangukitsappdev.api
build()); 参数解释:用于设置缓存对象的一些基本信息,如过期时间等。 /** * 会话标识,业务确定 */ @Builder.Default private String sessionTag = ""; /** * 访问后到期时间,单位为秒, 默认不设置过期 */ @Builder
me"。用户已经提供了公司名称"方欣科技有限公司",并指定了时间范围为今年1月。我将设置"report_type"为"经营异常风险检测",并将"skssqq"设置为"2024-01-01","skssqz"设置为"2024-01-31"。现在,我将调用工具。 行动:使用工具[risk_detection]
info(llm2.ask("你好").getAnswer()); 上述代码中custom.llm.url为自定义的url地址(名字由开发者任意指定,或直接传入url地址),可以指向不同的模型,因此llm1为一个大模型;而llm2没有指定config,默认使用sdk.llm.pangu.url,若地址与custom
SDK) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
创建知识库 选择知识库类型后,单击“创建”进入知识库设置页面,创建知识库。 当选择“自定义知识库”时,需要设置名称、英文名称、描述信息。注意英文名称和描述将影响模型检索效果,不可随意填写,需按照知识库中文档的实际内容或知识库目进行填写。设置完成后单击“立即创建”进入知识库详情页,上传文
SDK) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
从已有数据导入:从已有的数据集中选择数据用于模型训练效果评估,如果数据超过100条,会取前100条数据。 图2 从训练数据拆分 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 设置订阅提醒后,模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”,创建有监督微调训练任务。
通过setMaxIterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Default模型,或其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。当前的moduleVersion需要配置为“N2_agen
提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度,一个任务代表一个场景或一个调优需求,在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词调优 提示词调优支持对提示词文本的编辑、提示词变量设置、提示词结果生成和调优历史记录管理。
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。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,可以在盘古大模型套件平台“服务管理”功能中获取。 图3 服务管理 图4 获取deployment_id
Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback 事件流回调 */ void
至稳定,证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降,为正常现象。 模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature)
n”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为:https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 请求Header参数名为Content-Type,参数值为application/json 图5 填写获取Token接口
中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}],不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到dimensions、query_filters、orders中caption的值,格式为:\"dimensions\
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