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与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储数据和模型,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。
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.pangu.iam.domail= sdk.llm.pangu.iam.user= sdk.llm.pangu.iam
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.pangu.iam.domain= sdk.llm.pangu.iam.user= sdk.llm.pangu.iam
您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说,如果目标任务的需要生成更具创造性的内容,可以使用较高的温度,反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容,可以使用较低的温度。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。
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。
配置AI助手工具 各种功能的API经封装后,将形成一个个工具,AI助手通过大模型来调用不同的工具,实现相应的功能。在创建AI助手前,需要将使用的功能封装为工具。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”,单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理
信息。 通过“服务管理”功能查看调用量 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,选择所需要查看的服务,单击操作列“查看详情”。 图1 查看详情 在服务详情页面,在“概览”页签,可以查看调用量的概览信息,在“监控”页签,可以查看下详细的调用总量、调用成功量与调用失败量。
上述代码中custom.llm.url为自定义的url地址(名字由开发者任意指定,或直接传入url地址),可以指向不同的模型,因此llm1为一个大模型;而llm2没有指定config,默认使用sdk.llm.pangu.url,若地址与custom.llm.url,则为另外一个大模型。
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。
使用Postman调用API 获取API请求地址。 在“服务管理”页面,单击所需API的“查看详情”按钮。 图1 服务管理 在“模型列表”中选择需要调用的模型,单击操作栏中的“调用路径”,复制对应模型的API请求地址。 图2 获取API请求地址 获取Token。 在调用盘古API过程
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N2的模型(盘古-NLP-
模型支持的区域 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
其衍生模型,使用通用模型或其他模型无法运行。当前的moduleVersion需要配置为“N2_agent_v2”,如上例所示,因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。 支持注册开源模型,开源模型的定义可参考开源模型。 final LLM llm
行了设置)。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置,参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档,获取账号相关信息。 华为云Gallery托管三方模型 否 Gallery三方托管模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 三方大模型API参考文档:
数据量和质量均满足要求,为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。
decrypt_func`这样的方式使用该方法。 在配置文件中配置`sdk.crypto.implementation.path=yourmodule.decrypt_func`指向自定义的解密方法的引用。程序加载时会通过import_lib加载该方法。 配置文件中配置密文的格式:`sdk.llm
从配置项读取url,构造post消息 String url = ConfigLoadUtil.getStringConf(null, "llm.custom.api.url"); if (StringUtils.isEmpty(url)) {
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。
型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训
调用说明 盘古大模型提供了REST(Representational State Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读