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常见训练报错与解决方案 read example failed报错 报错原因:模型训练过程中,训练日志出现“read example failed”报错,表示当前数据集格式不满足训练要求。 解决方案:请参考数据格式要求校验数据集格式。 图1 read example failed报错
Prompt(提示词模板) 提示词模板模块提供模板格式化、自定义配置管理功能。 模板格式化 from langchain import PromptTemplate from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev
Prompt(提示词模板) 提示词模板模块提供模板格式化、自定义配置、few-shot管理功能。 模板格式化 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.template.KV; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
约束与限制 受技术等多种因素制约,盘古大模型服务存在一些约束限制。 每个模型请求的最大Token数有所差异,详细请参见模型的基础信息。 模型所支持的训练数据量、数据格式要求请参见《用户指南》“准备盘古大模型训练数据集 > 模型训练所需数据量与数据格式要求”。
配置SDK 基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过读取llm.properties配置文件;如果配置文件名不为llm.properties,需要在项目中主动设置,方法如下: 在resources路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 如果需要自定义配置文件名,可以参考以下代码设置。
常见问题 使用java sdk出现第三方库冲突 当出现第三方库冲突的时,如Jackson,okhttp3版本冲突等。可以引入如下bundle包(3.0.40-rc版本后),该包包含所有支持的服务和重定向了SDK依赖的第三方软件,避免和业务自身依赖的库产生冲突: <dependency>
配置SDK 基础配置项 SDK依赖的配置项主要通过加载llm.properties配置文件。 在项目路径下,创建llm.properties文件,并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件: # 建议在业务项目入口处配置 import
多轮问答场景,为什么微调后的效果不好 当您的目标任务是多轮问答,并且使用了多轮问答数据进行微调,微调后却发现多轮回答的效果不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据格式:多轮问答场景需要按照指定的数据格式来构造,问题需要拼接上历史所有轮对话的问题和回答。
搭建边缘服务器集群 执行如下命令,生成docker证书。注意该命令只需执行一次,如果已有相关证书,请跳过该步骤。 bash cluster_install-ascend.sh generate_docker_cert --pkg-path=/home/hilens/pkgs 基于
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务,并清晰描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题
补说明 对任务进行补充说明,如补充任务要求、规范输出的格式等。将想要的逻辑梳理表达出来,会让生成效果更加符合预期。说明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求 要求分点列举: 要求较多时需要分点列举,可以使用首先\然后,或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行(\n)分
基础问答 应用介绍 基础的大语言模型问答场景。涉及模型问答,流式效果等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包, pip install pangu_kits_app_dev_py gradio。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties,
长文本摘要 应用介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结,如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包, pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。
长文本摘要 场景介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
Agent助手 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力,通过与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。
长文本摘要 场景介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
创建模型评估数据集 在收集评估数据集时,应确保数据集的独立性和随机性,并使其能够代表现实世界的样本数据,以避免对评估结果产生偏差。对评估数据集进行分析,可以帮助了解模型在不同情境下的表现,从而得到模型的优化方向。 在“数据工程 > 数据管理”中创建“评测”类型的数据集作为评估数据集,数据集创建完成后需要执行发布操作。
返回结果 状态码 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
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 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”。
开源模型 SDK支持兼容OpenAI-API规范的开源模型。例如,用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key,配置项为: sdk.llm.openai.url=https:/