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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
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型,如,闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务,可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型,示例代码如下: @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
点到9点。 " 在第二次运行Agent时,包含第一次运行的所有工具调用细节。 agentSession相当于Agent的会话Memory。一般情况下,需要将agentSession对象在外部持久化,在每一轮会话传入agentSession对象中的sessionId,下面的示例代码用一个map对象模拟外部的持久化:
江中的典型鱼类包括:1. **中华鲟**:这是一种生活在长江中上游的大型鱼类,以其巨大的体型和古老的种类而闻名。中华鲟是一种濒危物种,主要原因是过度捕捞和生境破坏。2. **长江白鲟**:长江白鲟是长江特有的大型淡水鱼类,与中华鲟相似,也是一种濒危物种。长江白鲟 orangutanpuls
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
vider,InMemoryToolProvider的原理为将完整的工具存入内存,再根据工具检索的结果(tool_id)将其从内存中取出。一般来说,ToolProvider将由用户自定义,后续会有例子说明。 上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称,以及使用name和descri
基于NLP-N2-基模型训练的单场景模型,可支持选择一个场景进行推理,如:搜索RAG方案等,具有32K上下文能力。 NLP大模型训练过程中,一般使用token来描述模型可以处理的文本长度。token(令牌)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
ovider,InMemoryToolProvider的原理为将完整的工具存入内存,再根据工具检索的结果(toolId)将其从内存中取出。一般来说,ToolProvider将由用户自定义,将在后续示例中说明。 此外,上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称,以及使用name和de
其中,filePath指的是需要解析的文档路径;mode为分割解析模式,具体定义如下: 0 - 返回文档的原始段落,不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段,一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段,适合制度类文档。 3 - 根据长度分段,默认按照500字拆分,会尽量保留完整句子。
运行Agent 单轮执行 调用run接口运行一个Agent: agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代,并且选择合适的工具,在日志中打印最终的执行结果: 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的,2023-11-17
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
其中,filePath指的是需要解析的文档路径,mode为分割解析模式,具体定义如下: 0 - 返回文档的原始段落,不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段,一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段,适合制度类文档。 3 - 根据长度分段,默认按照500字拆分,会尽量保留完整句子。
4,最小1。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperatur
基于NL2JSON助力金融精细化运营 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
"target": "你有什么办法让孩子写作业吗"} 中控模块:对于中控模块,可以首先尝试使用基础功能模型基于prompt来进行相关中控逻辑的判断,一般情况下能够满足绝大部分场景的需求。如果针对特别细分的垂域场景,且需要中控逻辑能够取得接近100%准确率的效果,则可以按照需求可以准备对应的
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。
l集群为例,示例集群信息如下表。 表1 示例集群信息 集群名 节点类型 节点名 规格 备注 largemodel controller ecs-edge-30037210 鲲鹏通用计算型|8vCPUs|29GiB|rc3.2xlarge.4镜像 EulerOS 2.9 64bit
获取token消耗规则 了解Token消耗规则对于模型训练至关重要。掌握从字符到Token的转换规律可以优化数据预处理过程并有效控制训练成本。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Tokens,并根据模型的
最新动态 本文介绍了盘古大模型各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2024年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 盘古大模型正式公测上线 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
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号,账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云