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加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中,利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能提供准确的响
A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗? B:是的,我试了 B:还是不行 拼接后的微调数据格式示例: {"context": ["xxx号话务员为您服务! 先生您好,有什么可以帮助您的?", "你好,是这样的 我家里上不了网了 网连不上", "先生,您家的网络无法连接是吗 请问您尝试重新插拔网线吗?"]
配置知识库 大模型在进行训练时,使用的是通用的数据集,这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能,用户可以将领域知识上传到知识库中,向大模型提问时,大模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
"description")) .build()); 定义一个ToolRetriever包含ToolProvider和向量数据库配置2个参数。其中,ToolProvider的作用为根据工具检索的结果组装工具。 上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProv
provider, vector_config) 定义一个ToolRetriever包含2个参数,一个ToolProvider,一个向量数据库配置。其中,ToolProvider的作用为根据工具检索的结果组装工具。 上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProvider
https://redis.io/ host示例:redis://10.0.0.1:6379 华为云RDS 否 host信息。 用户认证信息。 云数据库RDS: https://support.huaweicloud.com/rds/index.html - Mysql 否 host信息。
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
单击“立即创建”,可在资源池列表中查看节点的状态。如果状态为“运行中”,则创建成功。 在主控节点执行如下k8s命令,验证边缘池创建结果: 执行如下命令建立软连接。 ln -s /home/k3s/k3s /usr/bin/kubectl 执行如下命令查看节点状态。 kubectl get node
获取数据清洗模板 在清洗数据时,用户可以通过组合不同的数据清洗算子来实现数据清洗功能。此外,平台还提供多种数据清洗模板,用户可以直接套用这些模板进行数据清洗。 数据清洗模板获取方式如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”,进入“清洗模板”页面,在该页面查看预置的数据清洗模板。
发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。
检测数据集质量 数据集创建成功后,平台将对数据集中的数据进行质量校验,并给出健康度评分、合规度评分与数据长度分布。 检测数据集质量 在“数据工程 > 数据管理”页面,选择“我的数据集”或者“训练数据集”页签。 单击数据集名称,进入数据集详情页,查看详细的数据质量。 其中,数据长度
清洗数据集(可选) 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题: 准备盘古大模型训练数据集
模型训练所需数据量与数据格式要求 盘古大模型套件平台支持NLP大模型、多模态大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式有所差异,请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练 在单次训练任务中,一个自监督训练数据集内,上传的数据文件数量不得超过1000个,单文件大
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。 414 Request URI Too Long 请求的UR
创建数据集清洗任务 数据集创建完成后,可以使用数据清洗功能,对异常数据进行清理,或进行数据转换、过滤和去重等操作。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”,单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型,选择对应的数据集和数据
数据量很少,可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。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
训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础,提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习,能够理解并抽象出其中的复杂模式,从而进行精准的预测和决策。在训练过程中,数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解,而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。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
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时,如Jackson,okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后),该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件,避免和业务自身依赖的库产生冲突: <dependency>