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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计算。不同系列模型在读取中文和英文内容时,字符长度转换为token长度的转换比如下。以N1为例,盘古模型1token≈0.75个英文单词,1token≈1
metadata 扩展字段 。 表2 metadata参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 url 是 String assistant api调用地址。 authType 是 String 用于指定身份验证的类型,默认值“OAuth”,使用OAuth协议进行身份验证。 代码示例: {
新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多
新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多
Css Embedding embedding_api = Embeddings.of("css") embedding单文本:把单个字符串转换为向量数据。(向量维度由模型确定)。 text = "this is a test text." # embed query. embedding
置,否则继续操作下面步骤。 cat /etc/hccn.conf 执行如下命令,查看npu卡数。 npu-smi info 执行如下命令(地址自行配置): hccn_tool -i 0 -ip -s address 192.168.0.230 netmask 255.255.255
Embedding Embedding css = Embeddings.of(Embeddings.CSS); embedding单文本:把单个字符串转换为向量数据。(向量维度由模型确定)。 import java.util.List; String text = "this is a test
name、project id 打开Postman,新建一个POST请求,并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为:https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens 请求Heade
String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用
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,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个T
服务实际消耗的Tokens数量乘以Tokens单价计费,系统将每小时自动扣费。 变更配置 盘古NLP大模型的模型订阅服务和推理服务默认采用包周期计费,训练服务则默认采用按需计费。使用周期内不支持变更配置。 欠费 在使用云服务时,如果账户的可用额度低于待结算账单金额,即被判定为账户
Agent Operator 拥有该权限的用户可以切换角色到委托方账号中,访问被授权的服务。 Tenant Administrator 全部云服务管理员(除IAM管理权限)。 Security Administrator 统一身份认证服务(除切换角色外)所有权限。 图3 添加用户组权限 设置最小授权范围。
描述清楚,如果Agent实际执行效果不符合预期,可以调整。 required。是否为可选参数。 注意:字段的命名需要以小写字母开头,否则在转换成标准的Json schema时会出现问题,导致模型精度受到影响。 上例中的InputParam为一个复杂的入参,如果工具的入参为基本类型,则不需要再额外定一个结构体,例如:
\"2024-05-11 16:00\", \"meetingRoom\": \"A01\"}" 用户反馈:会议室更换为A02 - 步骤3: 思考:好的,我将为您更换为 A02会议室。现在查询 A02会议室在今天下午2点到4点的状态。调用 meeting_room_status_query
第三轮用户反馈信息, “会议室更换为 AgentSession session3th = run(sessionId, "会议室更换为 // 第三轮回复:” A02会议室在今天下午2点到4点已经被使用了,无法预定。您是否需要更换其他时间或者其他会议室?”
与上述的tool_provide呼应,在向tool_retriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,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
="https://pangu.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v1/infers/N2-基础模型的调用地址"))) agent_session_skill = AgentSessionSkill(llm=summary_llm_api) pri
String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用
微调数据清洗: 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略,供您参考: 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据,需要将文件统一转换成纯文本的txt文件,对错误格式数据进行删除。 构建微调数据。生成垂域微调(问答对)数据,将问答对数据分为:单轮问答数据、多轮问答数据、检