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content for msg in chat_message.messages] # 清理 chat_message.clear() 消息策略(windows-size):将固定轮次历史对话信息,作为历史上下文信息。 from langchain.memory import ChatMessageHistory
chatMessage.getMessages().toString(); // 清理 chatMessage.clear(); 消息策略(windows-size):将固定轮次历史对话信息,作为历史上下文信息。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api
为什么微调后的模型,评估结果很好,但实际场景表现却很差 当您在微调过程中,发现模型评估的结果很好,一旦将微调的模型部署以后,输入一个与目标任务同属的问题,回答的结果却不理想。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: 测试集质量:请检查测试集的目标任务和分布与实际场景
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
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
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式,您可以选择其中一种进行认证鉴权。 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。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌
获取模型调用API地址 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 在“概览 > 服务列表”中选择需要调用的模型,并单击操作列的“调用路径”。 图2 服务概览页面 在弹窗中可获取
终端节点 终端节点(endpoint)即API服务的终端地址,通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 图1 服务管理 图2 申请开通服务 在“概览
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前,需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符,用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中,变量名称可以是任意的文字,用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时,应确保数据集的独立性和随机性,并使其能够代表现实世界的样本数据,以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析,可以帮助了解模型在不同情境下的表现,从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集,数据集创建完成后需要执行发布操作。
清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节,包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等,经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力: 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
Agent流式输出 Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,提供了事件流的封装。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
边缘部署准备工作 本指南的边缘部署操作以largemodel集群为例,示例集群信息如下表。 表1 示例集群信息 集群名 节点类型 节点名 规格 备注 largemodel controller ecs-edge-XXXX 鲲鹏通用计算型|8vCPUs|29GiB|rc3.2xlarge
调测AI助手 在AI助手的创建页面可以直接进行调测,也可以在AI助手列表页进行调测。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”,选择需要调测的AI助手,单击“调测”按钮。 图1 AI助手 在调测页面,可以调整AI助手的指令,输入问题后,单击“运行”获得模型回复结果。
实例化Tool 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
创建自监督微调训练任务 创建自监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中,设置模型类型、训练类型、训练模型、训练参数和checkpoints等参数。 其中,训练配置选
创建有监督训练任务 创建有监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中,选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中,训练配置选择LLM(大语言模型),
创建模型评估任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击界面右上角“创建评估任务”,进入评估任务创建页面。 图1 模型评估列表页面 填写评估任务所需的评估配置、评估数据和基本信息。 图2 创建评估任务 评估配置: 待评估模型:支持选择多个模
获取Token消耗规则 每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token,并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输