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参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。 父主题: 典型训练问题和优化策略
200 表7 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表8 流式输出的数据单元 参数 参数类型
y-0624")) 添加、查找、删除数据。 # 更新数据 chat_message.add_ai_message("i am ai.") chat_message.add_user_message("i am tester.") # 查找数据 contents = [msg.content
).build()); 添加、查找、删除数据。 //更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i am tester."); // 查找数据 chatMessage.getMessages()
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构建一些问答对数据,用于模型的训练,会更新模型参数,而提示工程不涉及模
盘古-NLP-BI专业大模型-4K 4096 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有4K上下文能力。 盘古-NLP-BI专业大模型-32K 32768 基于NLP-N2-基础功能模型运用特定专业代码数据训练后的BI专业大模型,具有32K上下文能力。 盘古-NLP-N2单场景模型-4K
要素: 指令:想要模型执行的特定任务或指令。如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 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
滤。 与上述的toolProvide呼应,在向toolRetriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,用于在tooProvider中把工具组装出来: // 构造工具元数据 Map<String, Object> toolMetaData = new HashMap<>();
添加任意的元数据,python需要借助pickle将函数或类转换成字节流字符串存入CSS中,用于在tool_provider中把工具组装出来: from pydantic import BaseModel, Field import pickle # 构造工具元数据 class
(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。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,
agent.addListener(testAgentListener); } 其中,listener会在Agent运行时生效。 监听的对象 监听的对象为一个AgentSession: public class AgentSession { /** * UUID,在一个session内唯一
getAgentSessionFromMemory(sessionId, userMessage); // 取近10条数据给模型 dealMessageByWindowSize(agentSession, 10); agentSession
of("pangu")) agent.add_listener(TestListener()) listener会在Agent运行时生效。 监听的对象 监听的对象为一个AgentSession: class AgentSession(BaseModel): """ Agent运
"integer" } }, "required": ["a","b"] } 简单对象JsonSchema示例: { "type": "integer" } 枚举对象JsonSchema示例: { "type": "object", "properties":
pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig # 初始化Prompt模板对象 prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {{adjective}}
junit.jupiter.api.Assertions; import java.util.HashMap; // 初始化Prompt模板对象 PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("Tell me a {{adjective}}
径。 图3 导出模型 单击“确定”,导出模型。 模型导出成功后,可以在obs中查看导出后的模型文件。下载该obs文件,上传到环境B对应的obs桶中。 登录环境B的盘古大模型套件平台,在“模型迁移”页面,选择“导入模型”,输入模型对应的obs地址和模型名称后,单击“确定”,启动导入模型任务。
200 表9 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表10 流式输出的数据单元 参数 参数类型
agentSession相当于Agent的会话Memory。一般情况下,需要将agentSession对象在外部持久化,在每一轮会话传入agentSession对象中的sessionId,下面的示例代码用一个map对象模拟外部的持久化: /** * 在生产环境下,agentSession建议在外部持久化,而不是在内存中