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横向比较提示词效果 将设置为候选的两个提示词横向比较,获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1
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集版本,输出路径,设置名称、描述等信息为可选项。 输出路径默认为系统生成,您也可以自定义输出路径,当前支持覆盖和追加两种方式。 覆盖:清洗后数据覆盖和替换原有数据集内容。
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
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
置,否则继续操作下面步骤。 cat /etc/hccn.conf 执行如下命令,查看npu卡数。 npu-smi info 执行如下命令(地址自行配置): hccn_tool -i 0 -ip -s address 192.168.0.230 netmask 255.255.255
roject_id}/deployments/{deployment_id} (/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置)。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置,参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档,获取账号相关信息。 华为云Gallery托管三方模型
载该obs文件,上传到环境B对应的obs桶中。 登录环境B的盘古大模型套件平台,在“模型迁移”页面,选择“导入模型”,输入模型对应的obs地址和模型名称后,单击“确定”,启动导入模型任务。 图4 导入模型
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。
如果需要模型以某个人设形象回答问题,可以将role参数设置为system。不使用人设时,可设置为user。在一次会话请求中,人设只需要设置一次。 content 是 String 对话的内容,可以是任意文本,单位token。 设置多轮对话时,message中content个数不能超过20。
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型(盘古-NLP-N2-基础功能模型)和基于
结构化信息,可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx,生成一段不少于xx个字的文本。”,将回答设置为符合要求的段落。 续写:根据段落的首句、首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“以下是一篇文章的第一个句子
清理数据:删除缓存中的数据。例如,删除对应的缓存数据,可参考以下示例。 // 清理 cache.clear() 配置过期策略:设置缓存有效期,支持基于时间和大小的限制。 // 设置缓存数据10s 后过期 Cache cache = Caches.of(Caches.IN_MEMORY, CacheStoreConfig
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
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题: 提示词工程
name、project id 打开Postman,新建一个POST请求,并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”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Heade
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
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。 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
提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较,支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理,支持评估任务的创建、查询、修改、删除。支持创建评估任务,选择候选提示词和需要使用的变量数据集,设置评估算法,执行任务自动化对候选提示词生成结果和结果评估。 提示词管理
学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置得过小
自监督训练: 不涉及 有监督微调: 本场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 4 学习率(learning_rate) 7.5e-05 学