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约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“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”。
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言,能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 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
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措施,包括云安全战略、责任共担模型、合规与隐私、安全组织与人员、基础设施安全、租户服务与租户安全、工程安全、运维运营安全、生态安全。
为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决与模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源,而通过提示工程,可以在不对模型能力进行更新的前提下,有效激发模型能力。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是构建一些问答对数据,用于
常见训练报错与解决方案 read example failed报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“read example failed”报错,表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案:请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错
公式为候选句中出现于标准译文中的单词数(m)与候选句总单词数(n)的比值,即m/n。指标看板通过BLEU-1、BLEU-2与BLEU-4评价模型性能。 BLEU-1:机器翻译、⽂本摘要等生成类任务常用的评价指标。用于评估模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。
为什么微调后的模型,输入与训练样本相似的问题,回答与训练样本完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来
因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
盘古-NLP-N2单场景模型-32K - - - - √ 当前支持评估操作的模型需要经过SFT(有监督微调)后方可进行模型评估。 父主题: 模型能力与规格
进行推理,如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 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。 父主题: 模型能力与规格
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,单文件大小不得超过1G
一致性。同时,数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力,为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域: 西南-贵阳一 使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发工具链 模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案。
添加Agent流式输出(Python SDK) Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,区分了文本流与工具流。 文本流将输出模型的思考过程和最终结果;工具流将输出工具的调用过程,而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调:
盘古大模型套件使用流程 盘古大模型套件平台是一款功能强大、集成度高的大模型开发与应用平台。该平台全面支持大模型的数据管理、清洗与配比,涵盖预训练与微调功能。此外,平台还提供了强大的模型部署、评估与调用功能,确保模型能够在生产环境中高效应用。平台支持提示词工程、AI助手及SDK开发
Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类,静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化;动态工具开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过继承Tool的方式新增,在_run接口中实现工具的功能,例如:
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同,具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题: 部署为边缘服务
模型Agent助手应用开发(Java SDK) 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力,通过与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties,
Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类。静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化。对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过注解的方式新增,在run接口中实现工具的功能,例如: