正在生成
详细信息:
检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使用较大的训练轮数,反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 数据批量大小(batch_size) >=1 4/8 数据批量大小是指对数据集进行
样和最大口令限制等。模型参数的设置会影响模型的生成质量和多样性,因此需要根据不同的场景进行选择。提示词的撰写步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。
华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身,也包括运维运营安全,以及更广义的安全合规遵从。 租户:负责
models”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency> <groupId>com
输出指示:指定输出的类型或格式。 提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型,以上要素并非都是必须的。 提示词工程使用流程 盘古大模型套件平台可以辅助用户进行提示词设计、调优、比较和对提示词通用性进行自动评估等功能,并对调优得到的提示词进行保存和管理。 表1 功能说明 功能 说明
若不使用,您也可以自行对接第三方内容审核服务。关于大模型生成内容的责任主体,请参考《盘古大模型服务协议》。 启用内容审核服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,单击“开启内容审核”,进行授权。 图1 内容审核授权 购买内容审核套餐包,使用“文本补全”、“多轮对话
return_type=int) name、description、principle、input_desc、output_desc和args_schema的定义与说明与静态工具相同。 return_type。为可选参数,如果func为未指
return "x亿人民币"; case "y公司": return "y亿人民币"; case "z公司": return "z亿人民币";
数据单条文本长度不超过1000。 创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 提示用例管理”。 图3 提示用例管理 单击页面右上角“创建提示用例集”,进入创建弹窗。 单击存储位置
LLMParamConfig; // 设置模型参数,temperature为0.9 LLMConfig llmConfig = LLMConfig.builder().llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build()).build();
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)
LLMs.of("pangu") 基础问答:基础的模型文本问答(temperature等参数采用模型默认的设置)。 llm_api.ask("你是谁?").answer 自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。 from pangukitsappdev.api
List<PanguChatChunk> panguChatChunks = new ArrayList<>(); Future<HttpResponse> future = httpclient.execute(HttpAsyncMethods.create(httpPost),
return_type=pickle.loads(eval(retrieved_tool.tool_metadata.get("return_type")))) for retrieved_tool
if current: result.append(separator.join(current)) return result # 加载文档,支持word和txt文本文件 def load_file(name): docs = []
f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。
:param agent_session: AgentSession :return: bool类型结果 """ return False 定义一个监听器 通过实现AgentListener定义一个监听器: from pangukitsappdev
return "in use"; case "A03": return "booked"; default: return "available";
builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).build()) .llmModuleConfig( LLMModuleConfig
temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响