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Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 Toke
基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理,但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“部署”。 在创建部署页面,完成部署配置,填写基本信息。 表1 部署配置参数 参数名称 说明 选择模型 选择需要部署的模型。
DocSummaryMapReduceSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化文档问答Skill
到了一位名叫王安石的大儒,他的智慧和博学让李晓深感敬佩。在宋朝的生活中,李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物,新的气候,甚至新的疾病。但是,他从未放弃,他始终坚信,只要他坚持下去,他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中,李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法,尝试理解这个
SearchTool()); } 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 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-
import LLMParamConfig from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs # 设置SDK使用的配置文件 os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" # 初始化LLMs
用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中,如在线客服和智能推荐,盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色,它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景。这种迁移能力使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。
常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 从地理
odelArts边缘节点”,在“主控节点”处单击“添加”,选择要添加的主控节点,单击“确定”。 在“工作节点”处单击“添加”,选择要添加的工作节点,单击“确定”。 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:
过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时需要指明“上面的xxx”。例如:“为什么你认为上面的xxx是xxx类别?为什么上面的xxx不是xxx类别?”,否则模型会认为用户反问是
的概率分布进行采样或者计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个Token:“over”和“weight”。在中文中,有些汉字会根据语义被整合,如“等于”、“王者荣耀”。 例如,在盘古NLP大模型中,1token≈0.75个英文单词,1token≈1
到了一位名叫王安石的大儒,他的智慧和博学让李晓深感敬佩。在宋朝的生活中,李晓也遇到了许多困难。他必须适应新的食物,新的气候,甚至新的疾病。但是,他从未放弃,他始终坚信,只要他坚持下去,他就能适应这个新的世界。在宋朝的生活中,李晓也找到了新的目标。他开始学习宋朝的书法,尝试理解这个
K开发,满足多样化业务需求,助力企业在大模型领域取得卓越成果。无论是开发、训练还是部署,盘古大模型套件平台均为用户提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高效集成至您的业务流程中。接下来,将详细介绍该平台的使用流程,
应用场景,从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 功能体验 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示词写作的最佳实践,您将深入掌握行业模型的定制化流程与高效提示词构建方法,确保在实际应用中充分发挥盘古大模型的行业优势,提升业务效果。
NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型: 基模型:已经在大量数据上进行了预训练,学习并理解了各种复杂特征和模式。这些模型可以作为其他任务的基础,例如阅读理解、文本生成和情感分析等。基模型本身不具备对话问答能力。 功能模型:在基模型的基础上进行微调,以适应特定任务。功能模型具备对话
部署、推理和迁移等功能,支持模型的自动化评估,确保模型的高性能和可靠性。 通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发套件能够保障模型在不同环境中的高效应用。 支持区域: 西南-贵阳一 训练盘古大模型 评估盘古大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型
“你必须xxx;你必须xxx;你不能xxx;你不能xxx”。 规范输出格式 如果需要约束输出格式,可以在提示词里体现。请注意输出格式中的key不要有语义重复,并且需要与前文要求中的key名字保持一致,否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。
如下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type:消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token:用户Token,可选,当使用Token方式认证时,必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。
最大token不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的token数值是否不在范围内,并重新调试API。 PANGU.3318 tolal ContentLength Illegal. Content长度不合法 请参考《API文档》检查请求参数中输入的Content参数长度是否不在范围内,并重新调试API。
的难度较大时,该问题将愈加显著。 当然,如果您的可用数据很少,也可以采取一些方法来扩充您的数据,从而满足微调要求,比如: 数据增强:在传统机器学习中,可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据,但该方法不适用于大模型微调的场景,这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比