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pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境，python版本选择3.9。 在whl包同级目录下，执行如下命令安装： pip
创建一个训练数据集 训练数据集是用于模型训练的实际数据集。通常，通过创建一个新的数据集步骤，可以生成包含某个特定场景数据的数据集。例如，这个数据集可能只包含用于训练摘要提取功能的数据。然而，在实际模型训练中，通常需要结合多种任务类型的数据，而不仅限于单一场景的数据。因此，实际的训
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中，便于管理。 在创建数据集之前，请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”，单击界面右上角“创建数据集”。
为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“
注册边缘资源池节点 进入ModelArts服务，选择所需空间。 在左侧列表中单击“边缘资源池”，在“节点”页签中，单击“创建”。 在“创建边缘节点”页面中，填写节点名称，配置AI加速卡与日志信息，单击“确定”。 如果节点有npu设备需选择“AI加速卡 > Ascend”，并选择加速卡类型。
PS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。 参考终端节点章节获
toolDesc = "资产注册查询", toolPrinciple = "请在需要查询各个公司的资产注册情况时调用此工具", inputDesc = "需要查询的公司名称，一次只支持查询一家公司", outPutDesc = "公司的资产注册规模") public class
Token计算器 02 准备工作 使用盘古大模型服务前，需要进行一系列准备工作，确保您能够顺利使用盘古大模型服务。 准备工作 申请试用盘古大模型服务 创建并管理盘古工作空间 配置服务访问授权 04 AI一站式流程 通过一站式流程，完成从数据集准备、模型训练、压缩、部署到调用和迁移，
的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。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
断，是否保留该检索所得问答。由于该场景是打造一个政务问答助手，其中，文档检索库可以放入政务文档数据。 问答模块：针对用户的输入，由问答模块最终输出。该模块具备多轮对话能力，输入前几轮对话，然后再输入新一轮的query，模型在回答最后一个query时能够利用到历史问答信息。该模块具
对于微调而言，数据质量非常重要。一份数据量少但质量高的数据，对于模型效果的提升要远大于一份数据量多但质量低的数据。若微调数据的质量较差，那么可能会导致模型学习到一些错误或者不完整的信息，从而影响模型的准确性和可靠性。因此，不建议您直接使用低质量数据进行微调。 一份高质量的数据应具备以下几类特征：
模型支持的区域 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大，由于带宽的原因，无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。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
name、domain name、project id。 project id参数需要与盘古服务部署区域一致。例如，盘古大模型部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project
提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格和格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量，即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识，表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手
"text": "故事标题：《穿越宋朝的奇妙之旅》在一个阴雨绵绵的夜晚，一个名叫李晓的年轻人正在阅读一本关于宋朝的历史书籍。突然，他感到一阵眩晕，当他再次睁开眼睛时，他发现自己身处一个完全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。他身处一座繁华的城市，人们穿着古代的服饰，用着他听不懂的语
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是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。
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：xxx/第一段落：xxx。请根据以上的句子/段落，续写为一段不少于xx个
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。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。
:return: bool类型结果 """ return False 定义一个监听器 通过实现AgentListener定义一个监听器： from pangukitsappdev.agent.agent_session import AgentSession
其中，listener会在Agent运行时生效。 监听的对象 监听的对象为一个AgentSession： public class AgentSession { /** * UUID，在一个session内唯一 */ private String sessionId;
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