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查看提示词评估结果 评估任务创建完成后,会跳转至“评估”页面,在该页面可以查看评估状态。 图1 查看评估状态 单击评估名称,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度。例如,在图2中有10条评估用例,当前已经评估了8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,进入“评估
每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Token,并根据模型的概率分布进行采样或计算。训练服务的费用按实际消耗的Token数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供
据。 图2 从训练数据拆分 完成训练任务基本信息。设置模型的名称、描述以及订阅提醒。 设置订阅提醒后,模型训练和部署过程产生的事件可以通过手机或邮箱发送给用户。 图3 基本信息 单击“立即创建”,创建有监督微调训练任务。 有监督微调(全量微调)训练参数说明 不同模型训练参数默认值
opened API. 账号未开通该API服务。 请确认是否已开通该API服务。 PANGU.3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU
用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。 在“应用市场”页签中,选择场景应用,立即体验应用能力。
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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,也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率,使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外,盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化,进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪和语气,调整回答的语调和内容,更
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、
请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-Type”。
知识库分为自定义知识库、引用知识库。 自定义知识库:通过盘古大模型套件平台创建的知识库。 引用知识库:引用在KooSearch服务中创建的知识库,KooSearch是基于大模型的文档问答服务,开通该服务请联系云搜索服务(CSS)技术支持。 图1 创建知识库 选择知识库类型后,单击“创建”进入知识库设置页面,创建知识库。
llm_config = LLMConfig() llm_config.llm_module_config.system_prompt = "你是华为开发的AI助手" # 盘古LLM pangu_llm = LLMs.of("pangu", llm_config) answer = pangu_llm
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,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。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,首
时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融入新领域的特征和规律,实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围,使其在更广泛的业务场景中发挥作用,为用户提供更加全面和深入的智能服务。
否需要为您预定其他时间段或者其他会议室? - 步骤1: 思考:好的,我需要先查询A02会议室今天下午3点到8点的预定状态。使用meeting_room_status_query工具进行查询。 行动:使用工具[meeting_room_status_query],传入参数"{\"start\":
……]”的方式来构造,若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”,可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如: 原始对话示例: A:xxx号话务员为您服务! A:先生您好,有什么可以帮助您的? B:你好,是这样的 B:我家里上不了网了 B:网连不上 A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗?
场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出,以供下游操作,从而满足该场景下客户需求。
模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源(专属资源池)。如果不订购推理资产,可以使用订购的盘古模型进行训练,但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求,可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。
数据管理 在创建数据集弹框中选择“创建一个新的数据集”,单击“创建”。 图2 创建数据集 在创建数据集页面,单击“前往OBS”,进入OBS服务页面。 图3 前往OBS 在OBS控制台页面,单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时,桶区域需要与盘古大模型区域保持
管理模型资产、推理资产 查看模型资产与模型推理资产 用户购买盘古大模型套件后,可以在“平台管理 > 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后,可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 >
清洗。 数据清洗模板获取方式如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”,进入“清洗模板”页面,在该页面查看预置的数据清洗模板。 图1 获取数据清洗模板 父主题: 清洗数据集(可选)