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文本补全 功能介绍 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/text/completions 表1
build()); 参数解释:用于设置缓存对象的一些基本信息,如过期时间等。 /** * 会话标识,业务确定 */ @Builder.Default private String sessionTag = ""; /** * 访问后到期时间,单位为秒, 默认不设置过期 */ @Builder
创建评估任务 评估配置: 待评估模型:支持选择多个模型版本同时评估,最多选择5个。待评估模型必须符合前提条件。 评估资源:依据选择的模型数据自动给出所需的评估资源。 打分模式:当前版本打分模式仅支持基于规则,用户不可选,且暂无人工打分。基于规则打分:使用预置的相似度或准确率打分规则
数据集:根据选择的数据集,将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词,输入模型生成结果。 评估方法:根据选择的评估方法,对模型生成结果和预期结果进行比较,并根据算法给出相应的得分。 图3 创建评估 输入评估名称和描述。 图4 输入评估名称 单击右下角“确定”按钮,评估任务自动进入执行状态。 父主题: 批量评估提示词效果
expired”(证书已过期)或“unable to verify the first certificate”(无法验证第一个证书)等。可以在Postman的设置中关闭“SSL certificate verification”选项。 关于盘古大模型API的详细请求参数、响应参数介绍请参见《API参考》文档。
查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。
周期工具链,帮助开发者高效构建与部署模型,企业可灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,
在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具,并通过AI助手,将这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提问时,大模型就会根据用户的问题自动规划调用相应工具,从而实现对应的功能。 AI助手具备以下核心功能: 大模型调用能力:AI助手可以根据特定的指令调用NLP大模型,以改变AI
运行结果示例: 用户: 定个2点-4点的会议,A01会议室 助手: 已为您预定 A01会议室,时间为2024年5月7日下午2点到4点。 用户: 再定一个明天8点到9点的会议室 助手: 已为您预定 A01会议室,时间为2024年5月8日早上8点到9点。 - 步骤1: 思考:好的,让我先查询一下
型服务的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。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,数据工程套件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。
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
expired”(证书已过期)或“unable to verify the first certificate”(无法验证第一个证书)等。可以在Postman的设置中关闭“SSL certificate verification”选项。 关于盘古大模型API的详细请求参数、响应参数介绍请参见《API参考》文档。
这种方法通常会带来最优的模型性能,但需要大量的计算资源和时间,计算开销较高。 局部微调(LoRA):在模型微调过程中,只对特定的层或模块的参数进行更新,而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少计算资源和时间消耗,且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所
Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时, 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,可以在盘古大模型套件平台“服务管理”功能中获取。
timeout. 请求超时。 请检查原调用请求是否过于频繁,如果是并发过大,可以通过重试机制解决,在代码里检查返回值,碰到这个并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求;也可以后端检查上一个请求结果,上一个请求返回之后再发送下一个请求,避免请求过于频繁。 请与技术支持确认,API是否已完成部署。
数据工程套件作为盘古大模型的重要组成部分,具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。该套件能够高效收集和处理各种格式的数据,满足不同训练和评测任务的需求。 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,数据工程套件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。
Security Administrator 统一身份认证服务(除切换角色外)所有权限。 图3 添加用户组权限 设置最小授权范围。 根据授权项策略,系统会自动推荐授权范围方案。例如,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
表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 NLP-多轮对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 父主题: 使用前必读
用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率,还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域,企业常常需要投入大量的时间和资源来撰写吸引人的营销文案。然而,传统的人工撰写方式不仅效率低下,还受到写手个人素质的影响。盘古大模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。