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History History缓存,用于存储历史对话信息,辅助模型理解上下文信息,历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化:消息记录支持不同的存储方式,如内存、DCS(Redis)、RDS(Sql)。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要包含一个签名值,该签名值以请求者的访问密钥(AK/SK)作为加密因子,结合请求体携带的特定信息计算而成。通过访问密钥(AK/SK)认证方式进行认证鉴权,即使用Access Key ID(AK)/Secret Access Key(SK)加密的方法来验证某个请求发送者身份。
盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保
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对比模型生成结果与真实标注的差异,从而计算模型指标。 评估数据: 选择已创建并发布的评估数据集。 基本信息: 输入任务的名称和描述。 单击“立即创建”,创建一个模型评估任务。 父主题:
模型结果分析:查看各个模型此次评估任务的基于各个指标的评分情况,以及具体到某条数据的打分情况。 用户可以将此次的评估报告通过导出按钮全部导出至本地存储,文件导出格式为CSV。 图3 评估报告页面 评估日志: 平台支持查看本次模型评估任务的详细日志。选择评估的模型后,可以查看其从创建开始到
学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为:最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。 父主题: 典型训练问题和优化策略
技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说,带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是
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,相比直接输出答案,分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”,用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次,生成多个推理路径及答案,选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题: 进阶技巧
模型生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决与模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源,而通过提示工程,可以在不对模型能力进行更新的前提下,有效激发模型能力。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是
处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。不同系列模型在读取中文和英文内容时,字符长度转换为token长度的转换比如下。以N1为例,盘古模型1token≈0.75个英文单词,1token≈1
directory报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“no such file or directory”报错,表示当前数据集格式、数据命名、数据存储路径不满足训练要求。 解决方案:请参考数据格式要求校验数据集格式。 请检查数据集路径是否设置正确。 图2 no such file or directory报错
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。 支持区域: 西南-贵阳一 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集 发布数据集 模型开发套件
09:00的金桥203已预定成功 - 步骤2 答复:已经成功为您预定了2023年6月23日早上8点到9点的金桥203会议室。 如果服务是分布式的,需要将session对象在外部持久化。 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行,在某些关键节点,让用户先进行确认,确认后再执行,
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
分类、情感分析、机器翻译,还是问答系统,模型都能以高准确率完成任务,为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系,因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。这不仅提高了任务的成功率,也大幅提升了
decay)的机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)的问题。 学习率衰减比率 0.00001 0~1 学习率衰减后,最小不会低于的学习率,计算公式为:学习率*学习率衰减比率。 热身比例 0.1 0~1 热身阶段占整体训练的比例。 模型刚开始训练时,如果选择一个较大的学习率,可能导
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”。
服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中,利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能
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
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。 模型开发套件 模型开发套件是盘古大模型服务的核心组件,提供从模型创建到部署的一站式解决方案