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部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题,可以参考解决方案进行优化: 问题一:模型答案没有按照Prompt要求回答。例如,要求文案在300字以内,但是模型回答字数仍然超出300字。 解决方案:在数据质量要求中提到要求训练数据的输出(target字段)需要符合业
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般
无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。
I助手及SDK开发,满足多样化业务需求,助力企业在大模型领域取得卓越成果。无论是开发、训练还是部署,盘古大模型套件平台均为用户提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台,您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务,将模型高效集成至您的业务流程中。接下来,将详细介绍该平台
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
问题一:JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案:对于这几种情况,需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例,同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二:JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案:对于这种情况,可以尝试修改推理参数。例如降低“温度”参
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
错误码 当您调用API时,如果遇到“APIGW”开头的错误码,请参见API网关错误码进行处理。遇到“APIG”开头的错误码,请参考本文档进行处理。 表1 错误码 错误码 错误信息 说明 建议解决方法 PANGU.0001 unknown error. 未知错误。 请联系服务技术支持协助解决。
盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户在开通API后,可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 父主题: 如何调用REST API
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 AK/SK签名
如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测试集进
如何调整推理参数,使模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
如何调整训练参数,使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响: 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具,再交给Agent去处理。 定义一个Tool Retriever: from pangukitsappdev.tool.in_memory_tool_provider
通过Tool Retriever可以解决上述问题,其原理是在Agent运行前,先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具,再交给Agent去处理,示例如下: 定义一个Tool Retriever: final List<Tool> toolList = Arrays.asList(new
什么情况下不建议微调 虽然微调可以在一定程度上提升领域能力,但有时候微调也无法解决所有问题。即使您的目标场景依赖垂域背景知识,微调也并非最佳方案,比如: 场景微调的数据量很少或者数据质量很差:微调对数据量和数据质量有很高的要求,需要使用高质量的数据进行模型训练。 垂域知识问答场景
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explor