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应用场景 智能客服 在政企场景中,传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力,导致用户需求难以准确捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解,往往会执行比较长的时间,此时可以对agent的执行过程进行监听,输出中间步骤。 AgentListener的定义如下: class AgentListener(ABC): """Agent监听,允许对Agent的各个阶段进行处理
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解,往往会执行比较长的时间,此时可以对agent的执行过程进行监听。 AgentListener的定义如下: public interface AgentListener { /** * Session启动时调用
清洗算子功能介绍 数据清洗是提高数据质量的重要环节,包括去除异常的字符、去除表情符号和去除个人敏感内容等,经过清洗的数据可以提升训练阶段的稳定性。 平台支持通过以下清洗能力: 表1 清洗算子说明 算子类型 功能 说明 数据转换 全角转半角 将文本中的所有全角字符转换成半角字符。 中文繁简体互转
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言,能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务,并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型: 基模型:已经在大量数据上进行了预训练,学习并理解了各种复杂特征和模
审计 云审计服务(Cloud Trace Service,CTS)是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
边缘服务部署流程 边缘部署是指将模型部署到用户的边缘设备上。这些设备通常是用户自行采购的服务器,通过ModelArts服务纳管为边缘资源池。然后利用盘古大模型服务将算法部署到这些边缘资源池中。 图1 边缘资源池创建步骤 当前仅支持预置模型(盘古-NLP-N2-基础功能模型)和基于
Vector Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化:根据相应模型定义Emebedding类,如使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of("css");。
Memory(记忆) Memory(记忆)模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆能力,用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory(记忆)支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存:是一种临时存储数据的方法,它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存
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Vector Embedding Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化:根据相应模型定义Embedding类。例如,使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of(Embeddings
基本概念 训练相关概念 表1 训练相关概念说明 概念名 说明 Token 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。Token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成Token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
创建有监督训练任务 创建有监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中,选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中,训练配置选择LLM(大语言模型),
API NLP大模型 Token计算器
实例化Tool Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类。静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化。对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过注
创建自监督微调训练任务 创建自监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中,设置模型类型、训练类型、训练模型、训练参数和checkpoints等参数。 其中,训练配置选
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题: 部署盘古大模型
Tool Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多,如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题: 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多,影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,