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API NLP大模型
准备工作 使用盘古大模型Java SDK时,需要在代码中配置以下信息,请提前收集。 表1 资源列表 类型 资源 是否必选 依赖信息 参考文档 备注 大语言模型 华为云盘古 是(大语言模型至少选一个) 盘古模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 盘古大模型API参考文档:
若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级:如果微调数据很多,从客观上来说越多的数据越能接近真实分布,那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。 通用模型的规格:如果模型
200 表9 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表10 流式输出的数据单元 参数 参数类型
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式,导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则,和sdk定义的数据结构不一致,导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
准备工作 注册华为账号并开通华为云 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少,可以微调吗 数据量足够,但质量较差,可以微调吗 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 如何调整训练参数,使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数,使模型效果最优
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
异常的Loss曲线:平缓且保持高位 Loss曲线异常抖动:Loss曲线异常抖动的原因可能是由于训练数据质量差,比如数据存在噪声或者分布不均衡,导致训练过程不稳定。你可以尝试提升数据质量的方式来解决。 图5 异常的Loss曲线:异常抖动 父主题: 典型训练问题和优化策略
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对查看效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 提示词工程
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
当您在中间填充栏填入对应内容时, 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数 填写输入参数时,deployment_id为模型部署ID,可以在盘古大模型套件平台“服务管理”功能中获取。 图3 服务管理 图4 获取deployment_id
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 基本概念
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
核采样和最大口令限制等。模型参数的设置会影响模型的生成质量和多样性,因此需要根据不同的场景进行选择。提示词的撰写步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。
提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 两两比对提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
Cache Cache缓存是一种临时存储数据的方法,它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中,这样当需要访问这些数据时,就不用再去原始的数据源查找,而是直接从缓存中获取,从而节省时间和资源。 对LLM使用缓存: LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig);
两两比对提示词效果 将设置为候选的提示词两两比较,获取提示词的差异性和效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务名称,跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程