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开源模型 SDK支持兼容OpenAI-API规范的开源模型。例如，用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key，配置项为： sdk.llm.openai.url=https:/
配置AI助手工具 各种功能的API经封装后，将形成一个个工具，AI助手通过大模型来调用不同的工具，实现相应的功能。在创建AI助手前，需要将使用的功能封装为工具。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”，单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理 在“
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：
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：
能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。
ion作为向量化字段，因此工具入库时，会将工具的name和description进行向量化，并在后续的检索中生效。 注意，上述tool_list中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。 向ToolRetriever中添加工具： # 添加工具 css_tool_retriever
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“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数
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。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。此外，若可预
2_agent_v2”，如上例所示，因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。 支持注册开源模型，开源模型的定义可参考开源模型。 final LLM llm = LLMs.of(LLMs.OPENAI, LLMConfig.builder()
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，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： from pangukitsappdev
ion作为向量化字段，因此工具入库时，会将工具的name和description进行向量化，并在后续的检索中生效。 注意，上述toolList中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。 向ToolRetriever中添加工具： // 添加工具 cssToolRetriever
add_tool(ReverseTool()) agent.add_tool(AddTool()) agent.add_tool(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set_max_iterations可以设置最大迭代次数，控制Agent子规划的
数据量满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 典型训练问题和优化策略
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
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型，如，闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务，可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型，示例代码如下： @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 父主题： 典型训练问题和优化策略
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，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可以增大模型回答生成的长度，避免生成异常截断。请注意，该参数值存在上限，
准备工作 注册华为账号并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求，确认本地已具备开发环境。 开通盘古大模型API。 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。
private AgentSessionStatus agentSessionStatus; } AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息，AgentSessionStatus为一个枚举，包含Agnet的执行状态。建议直接对Agent的run接口的返回
current_message: Optional[ConversationMessage] AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息，AgentSessionStatus为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的
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