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其他功能。 通过IAM,您可以在华为云账号中给员工创建IAM用户(子用户),并授权控制他们对华为云资源的访问范围。例如,您的员工中有负责软件开发的人员,您希望他们拥有接口的调用权限,但是不希望他们拥有训练模型或者访问训练数据的权限,那么您可以先创建一个IAM用户,并设置该用户在盘古平台中的角色,控制对资源的使用范围。
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。
的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服,可以处理更多的客户咨询,且响应速度快;降低运营成本:企业可以通过智能
API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求URI、请求方法、请求消息头和请求消息体组成。 图1
伴成长、给孩子无限温暖的拥抱!\n\n它是宝宝的小伙伴,不离不弃地陪伴着他们的成长。而且这款毛绒玩每一个细节都呈现出了无限的童真和天真,真的是太可爱了!\n\n除了可爱外,这款毛绒玩具还有一个很重要的功能,它能给孩子带来无限温暖的拥抱。当孩子感到孤独或者失落时,它就像一个亲密的好
场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知识和术语,从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力,为各行业企业和机构带来了极大的便利。它们可以根据具体需求,利用盘古大模型构建或优化业务流程,提高工作效率,降低运营成本,并为客户提供更精准、个性化的服务。 模型效果优秀
根据授权项策略,系统会自动推荐授权范围方案。 可以选择“所有资源”,即用户组内的IAM用户可以基于设置的授权项限使用账号中所有的企业项目、区域项目、全局服务资源。 可以选择“指定区域项目资源”,如指定“西南-贵阳一”区域,即用户组内的IAM用户仅可使用该区域项目中的资源。 可以选择“全局服务资源”,即
I调用成功后,会返回任务id参数task_id,可获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求,填入域名(将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名),设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求,以获取科学计算大模型的调用结果。
GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String
如果在创建文本类数据集标注任务时启用了标注审核功能,则在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 创建标注任务时如果指定了审核人员,则审核人员可以审核数据集,管理员(主账号)可以对所有数据集进行审核。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。 审核文本类数据集标注结果的步骤如下:
GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致,可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后,在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String
管理盘古数据资产 数据资产介绍 数据资产是指在平台中被纳入管理、存储并可供使用的数据集。 数据资产包含以下两种形式: 用户自行发布的数据集。 用户可以通过“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”功能将数据集发布为数据资产。发布的数据集支持查看详细信息、编辑、删除以及发布至AI Gallery等操作。
零样本 对于无样本的任务,可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务,在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”,以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令,将一个推理任务拆解分步骤进行,可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外,相
训练、优化、部署与调用等流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现,也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Search来搭建,也可以利用外部web搜索引擎。在初步验证大模型效果时,可以假设检索出的文档完全相关,将其与query及特定pro
NLP大模型自动评测任务参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 选择服务 模型来源 选择“NLP大模型”。 服务来源 支持已部署服务、外部服务两种选项。单次最多可评测10个模型。 已部署服务:选择部署至ModelArts Studio平台的模型进行评测。 外部服务:通过API的方式接入外部模型进行评测。选择外部
在基于事实的问答场景,可以使用较低的回复随机性数值,以获得更真实和简洁的答案;在创造性的任务例如小说创作,可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择,直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率
范围:[0,1)。 给输入数据加噪音的概率 定义了给输入数据加噪音的概率,定义了给输入数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术,它通过在输入数据中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度
通过调用大模型,获取更多数据: 1. "请给我科技行业公司的利润平均值和市值平均值。" 2. "科技行业的公司平均利润和市值都是多少?" 3. "我需要知道科技行业公司的平均利润和平均市值。" 4. "能告诉我一下科技行业公司的平均利润和市值是多少吗?" 5. "请问科技行业的公司,他们的平均利润和市值是多少?"
开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能,用户可以体验平台预置的多种模型功能,如文本对话、科学计算功能。 平台还支持实时调整模型参数,以便更好地满足用户需求。 支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话
根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新