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与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般
没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数(Loss Function)是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表2 训练相关概念说明
Mysql 否 host信息。 用户认证信息。 Mysql官网: https://www.mysql.com/ - iam认证与SDK配置项的映射关系如下: POST https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens
意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 写作示例
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 setStreamCallback(StreamAgentCallBack
型工具链。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景
提示工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了
的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异,训练指标和训练方法的关系如下: 表1 训练指标和训练方法对应关系 训练指标\模型类型 自监督训练 有监督训练 训练损失值 √ √ 模型准确率
create_model def add(a: int, b: int) -> int: return a + b # 定义函数方式 add_tool = Tool.from_function(func=add,
资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后,可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中单击操作列“续订”执行续订操作。 图3 续订模型推理资产 扩容模型推理资产 推理资产
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,上传文档。在详情页会同步展示与AI助手的绑定关系。 图2 上传数据至知识库 当选择“引用知识库”时,需要设置名称、英文名称与描述信息,并选择需要引用的KooSearch知识库。注意英文名称和
w StreamCallBackImp()); pangu.ask("写一篇200字的散文").getAnswer(); // 构造回调函数(以log打印为例,业务可自定义) @Slf4j public class StreamCallBackImp implements StreamCallBack
当前仅盘古-NLP-N4系列模型以及基于它们训练的模型支持外推。 图1 模型部署外推升级 扩缩容部署实例数量 扩缩容是指运行中的模型支持增加或减少模型部署的实例数。 修改部署时扩缩容和外推场景互斥,每次只能修改一个。 图2 修改部署 图3 模型部署扩缩容 父主题: 部署盘古大模型
"query_filters":"where中的过滤条件,所有条件为AND关系","having_filters":"having中的过滤条件,所有条件为AND关系","value":"值内容","relation_operator":"字段与值的逻辑关系,枚举值","orders":"排序列表","or
和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法,如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等,实现对数据的相似度评分和排序。
和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法,如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等,实现对数据的相似度评分和排序。
systemPrompt(customSystemPrompt).build()) .build(); 优化工具描述 工具依赖的信息,可以通过其他工具获取时,增加关联关系提示: @AgentTool(toolId = "query_reimbursement_limit", toolDesc = "通过用户
组内的IAM用户仅可使用该区域项目中的资源。 图4 设置最小授权范围 完成用户组授权。 图5 完成授权 创建IAM用户,并加入用户组 使用主账号登录IAM服务控制台。 左侧导航窗格中,选择“用户”页签,单击右上方的“创建用户”。 图6 创建用户 配置用户基本信息。 配置用户信息时
单击任务名称查看模型评估任务详情。包含基本信息、评估详情、评估报告、评估日志以及数据配置。 图1 任务详情界面 任务详情: 任务详情中包含打分模式、评估资源、评估模型、任务状态以及模型描述。 图2 任务详情 评估报告: 任务状态为“已完成”时,查看评估报告。评估报告中包含困惑度、评估概览以及模型结果分析。