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builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).build()) .llmModuleConfig( LLMModuleConfig
setFinalAnswer(currentAction.getObservation()); return true; } return false; } }); 上述例子中，当满足if判断条件时，会直接终止Agent的执行，且fi
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）
return_type=pickle.loads(eval(retrieved_tool.tool_metadata.get("return_type")))) for retrieved_tool
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
"content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 父主题： 大模型概念类问题
toolMetadata.get("openapi_schema")); return null; }); return tool; }).collect(Collectors.toList());
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。 图3 服务管理 图4 获取deployment_id
"哈士奇", "count": 20}) # 带参数的问答 llm_param_config = LLMParamConfig(temperature=0.9) skill.execute({"subject": "哈士奇", "count": 20}, llm_param_config)
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
put("count", "25"); LLMParamConfig param = LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build(); skill.execute(inputs, param); 父主题： Skill（技能）
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
LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).withPrompt(true).build()) .llmModuleConfig(LLMModuleConfig
clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return "", history + [[user_message, None]] def llm(history):
具体情况进行权衡，需要通过多次训练进行调整，既要考虑模型的通用能力，也要考虑模型在特定领域的性能。 创建一个训练数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”，单击界面右上角“创建数据集”。 图1 数据管理 在创建数据集弹出框中选择“创建一个训练数据集”，单击“创建”。
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
builder().role(Role.USER).content(userMessage).build()); } return agentSession; } 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，或者用户
D... { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "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
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(agent_session: AgentSession) -> AgentSession
decrypt token fail：token解析失败。 token expires：token过期。 verify aksk signature fail：AK/SK认证失败。 x-auth-token not found：未找到x-auth-token参数。 token解析失败
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