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null; }); return tool; }).collect(Collectors.toList()); } private void doSomeFilter(List<RetrievedTool
gr.Blocks() as demo: chatbot = gr.Chatbot() msg = gr.Textbox() clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 盘古大模型(PanguLargeModels)是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发,提供全生命周期工具链,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
功能总览 功能总览 全部 数据工程套件 模型开发套件 应用开发套件 能力调测 应用百宝箱 数据工程套件 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
此时可以单步运行Agent: /** * 单步执行Agent,提供干预能力 * * @param agentSession 包括初始状态,以及执行步骤间的agentSession,可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 * @return Agent执行的结果
当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度(temperature) 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。
"max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。
什么是盘古大模型 盘古大模型致力于深耕行业,打造多领域的行业大模型和能力集。其核心能力依托于盘古大模型套件平台,该平台是华为云推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发与应用平台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,支持大模型的定制开发,并提供覆盖全生命周期的大模型工具链
"max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。
此时可以单步运行Agnet: """ 单步执行Agent,提供干预能力 :param agent_session: 包括初始状态,以及执行步骤间的agentSession,可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 :return: Agent执行的结果 """ run_step
verify aksk signature fail:AK/SK认证失败。 x-auth-token not found:未找到x-auth-token参数。
"max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
最新动态 本文介绍了盘古大模型各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2024年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台
数据量很少,可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分记住这些数据
模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty
模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表2 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 1024 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty
模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台中参考如下参数调试: 表3 问答模型的推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.9 核采样(top_p) 0.4 话题重复度控制(presence_penalty